En este capítulo, definiremos el machine learning y su relación con la ciencia de datos y la inteligencia artificial.  A continuación, desentrañaremos la jerga del machine learning y terminaremos con el flujo de trabajo del machine learning para construir modelos.

¿Qué es el machine learning?

Cómo se generan las recomendaciones de películas

La IA, la ciencia de datos y el machine learning entran en un bar…

¿Qué hay de cierto sobre el machine learning?

Conceptos del machine learning

Jerga del machine learning

Supervisado frente a no supervisado

Flujo de trabajo del machine learning

Pasos para construir un modelo

Un verdadero paso

Ahora que conoces los fundamentos del machine learning, vamos a profundizar un poco más. Al final de este capítulo, conocerás los distintos tipos de machine learning y la forma de evaluar y mejorar los modelos.

Aprendizaje supervisado

Calentamiento

Tareas

Clasificación

Regresión

Regresión con clase

Aprendizaje no supervisado

Supervisado

No supervisado

No necesitamos supervisión

Haz clústeres con todos

Evaluar el rendimiento

Verdadero

Falso

¿Verdadero o falso?

Tierra de confusión

Mejorar el rendimiento

Opciones

Optimización de hiperparámetros

Reducción de dimensionalidad

Métodos de ensamble

Es un largo camino hasta la cima

Explora la optimización de hiperparámetros

Modelos de machine learning

En este capítulo, desentrañaremos el aprendizaje profundo empezando por las redes neuronales. A continuación, examinaremos más detenidamente dos casos de uso habituales del aprendizaje profundo: la visión artificial y el procesamiento de lenguajes naturales. Terminaremos el curso discutiendo los límites y peligros del machine learning.

Aprendizaje profundo

¿Qué es el aprendizaje profundo?

¿Debo utilizar el aprendizaje profundo?

Visión artificial

Datos de imagen

El proceso

Procesamiento de lenguajes naturales

Análisis de sentimiento

Clasificar las tareas de machine learning

Bolsa de palabras

Límites del machine learning

¿Caja negra o no caja negra?

Detectar el sesgo en el machine learning

¡Enhorabuena!

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¿Cómo funciona el machine learning, cuándo puedes utilizarlo y cuál es la diferencia entre IA y machine learning? Lo veremos todo. Adquiere competencias en este campo tan influyente y demandado y descubre por qué el machine learning es para todos.


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Terminamos el curso profundizando en el aprendizaje profundo. Explorarás dos casos de uso habituales del aprendizaje profundo: la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), y reconocerás los límites y peligros del aprendizaje automático.

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Comprender el machine learning

Una introducción al machine learning sin codificación.

Fundamentos de la IA

Comprender los temas de datos

Según la información de los clientes (fecha de registro, frecuencia de pedidos, edad, estado civil), debes predecir la cantidad de gasto anual.

Según los atributos de los correos electrónicos (remitente, tema, proporción de mayúsculas, proporción del término "dinero"), debes predecir si son spam o no.

Según la información de la acción (valor de apertura, valor máximo, valor mínimo, valor de cierre de cada día), debes predecir su valor futuro.

Según la información del cliente (fecha de registro, frecuencia de pedidos, edad, estado civil, renta disponible), debes encontrar segmentos de clientes.

Según el historial de compras de los clientes, averigua qué artículos pueden interesarles a continuación.

Según la información del correo electrónico (remitente, tema, etc.), debes encontrar grupos de correos por tema.

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Ejercicio interactivo práctico