En este capítulo definiremos qué es Machine Learning y su relación con la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Después, aclararemos la jerga más importante de Machine Learning y cerraremos con el flujo de trabajo para crear 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 ya conoces lo básico de Machine Learning, vamos a profundizar un poco más. Al final de este capítulo, sabrás los distintos tipos de Machine Learning y cómo evaluar y mejorar tus modelos.

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 la optimización de hiperparámetros

Modelos de machine learning

En este capítulo abordaremos Deep Learning empezando por las redes neuronales. Después, veremos más de cerca dos casos de uso habituales: visión por computador y procesamiento del lenguaje natural. Cerraremos el curso comentando los límites y riesgos de Machine Learning.

Aprendizaje profundo

¿Qué es el aprendizaje profundo?

¿Debo utilizar el aprendizaje profundo?

Visión artificial

Datos de imagen

El proceso

Procesamiento del lenguaje natural

Análisis de sentimiento

Clasificar las tareas de machine learning

Bolsa de palabras

Límites del machine learning

¿Caja negra o no caja negra?

Detectar sesgos en la predicción de impago de préstamos

¡Enhorabuena!

Course Glossary: Understanding Machine Learning

¿Qué hay detrás del boom de Machine Learning? En este curso no técnico, aprenderás todo eso que no te atrevías a preguntar sobre Machine Learning. No necesitas programar. Los ejercicios prácticos te ayudarán a superar la jerga y a entender 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 la IA y Machine Learning? Verás todo esto. 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 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 a la 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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¿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.

Comprender el machine learning

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

Fundamentos de la IA

Comprender los temas de datos

Las matrices de confusión se utilizan para evaluar el rendimiento de la clasificación.

Evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje no supervisado es más complicado y depende de tus objetivos originales.

Un falso positivo es un valor que se predijo como positivo, cuando en realidad es negativo.

La exactitud es siempre un parámetro informativo y útil.

Un falso negativo es un valor que se predijo como positivo, cuando en realidad es negativo.

¿Verdadero o falso?

Comprender el machine learning

ejercicio interactivo práctico