In this chapter,  we'll define machine learning and its relation to data science and artificial intelligence.  Then, we'll unpack important machine learning jargon and end with the machine learning workflow for building models.

What is machine learning?

Generating movie recommendations

AI, data science, and machine learning walk into a bar...

What's true about machine learning?

Machine learning concepts

Machine learning lingo

Supervised vs unsupervised

Machine learning workflow

Steps for building a model

A true step

What is Machine Learning?

Now that you know the basics of machine learning, let's dive a little bit deeper. At the end of this chapter, you will know the different types of machine learning, as well as how to evaluate and improve your models.

Aprendizaje supervisado

Calentamiento

Tareas

Clasificación

Regresión

Regresión con clase

Aprendizaje no supervisado

Supervisado

No supervisado

No necesitamos supervisión

Explorar clústeres

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 el ajuste de hiperparámetros

Machine Learning Models

In this chapter, we'll unpack deep learning beginning with neural networks. Next, we'll take a closer look at two common use-cases for deep learning: computer vision and natural language processing. We'll wrap up the course discussing the limits and dangers of machine learning.

Deep learning

What is deep learning?

Should I use deep learning?

Computer vision

Image data

The process

Natural Language Processing

Sentiment analysis

Classifying machine learning tasks

Bag of words

Limits of machine learning

To black box or not to black box?

Spotting bias in loan default prediction

Congratulations!

Deep Learning

Course Glossary: Understanding Machine Learning

¿Qué hay detrás del boom de Machine Learning? En este curso no técnico, aprenderás todo eso que quizá no te atrevías a preguntar sobre Machine Learning. No necesitas programar. Con ejercicios prácticos, dejarás atrás la jerga y verás cómo esta tecnología impulsa desde los coches autónomos hasta tus recomendaciones de compra en Amazon.

¿Cómo funciona Machine Learning, cuándo puedes usarlo y cuál es la diferencia entre IA y Machine Learning? Aquí lo verás todo. Desarrolla habilidades en este campo tan demandado e influyente y descubre por qué Machine Learning es para todo el mundo.

Los vídeos incluyen transcripciones en directo, a las que puedes acceder haciendo clic en "Show transcript" en la parte inferior izquierda de los vídeos.

El glosario del curso está disponible a la derecha, en la sección de recursos.

Para obtener créditos CPE, debes completar el curso y alcanzar una puntuación del 70% en la evaluación cualificada. Puedes ir a la evaluación haciendo clic en el aviso de créditos CPE en la parte derecha.

<h2>Obtén una Introducción a los Conceptos de Aprendizaje Automático</h2> 
¿Qué hay detrás del bombo del machine learning? En este curso no técnico, aprenderás todo lo que te ha dado miedo preguntar sobre el machine learning. No hace falta programar.
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Explorarás conceptos básicos pero esenciales para iniciar tu andadura en el aprendizaje automático, utilizando ejercicios prácticos para afianzar tus conocimientos. Esto incluye desarrollar una comprensión más allá de la jerga y aprender cómo esta apasionante tecnología impulsa todo, desde los coches autoconducidos hasta tus sugerencias personales de compra en Amazon. 
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<h2>Explora los Conceptos Básicos del Aprendizaje Automático</h2> 
¿Cómo funciona el machine learning, cuándo puedes utilizarlo y cuál es la diferencia entre IA y machine learning? Este curso abarca todos estos temas.
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Empezarás desentrañando qué es el aprendizaje automático, explorando su definición básica y su relación con la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Después, te familiarizarás con su vocabulario y terminarás con el flujo de trabajo del aprendizaje automático para construir modelos.
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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.

Curso de introducción al aprendizaje automático de dos horas. Conceptos clave: vocabulario, modelos y aprendizaje profundo.

Understanding Machine Learning

Introducción al machine learning, ¡y no hay que programar!

Fundamentos de la IA

Comprender los temas de datos

Explorar clústeres

Understanding Machine Learning

ejercicio interactivo práctico