Este diplomado en aprendizaje automático con Python destaca los muchos beneficios que Python tiene en los marcos de la inteligencia artificial (IA). El aprendizaje automático es una rama específica del aprendizaje artificial que está asociada a la informática. Se trata de hacer que las aplicaciones de software predigan los resultados con mayor precisión sin ninguna programación explícita previa. Proporciona a las computadoras la capacidad de aprender sin estar obviamente programadas. Este curso cubrirá dos tipos de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado. La regresión lineal utilizada para resolver un problema de regresión es un excelente ejemplo de aprendizaje automático supervisado. Por otro lado, destacar varios grupos de clientes para elaborar estrategias de marketing es un ejemplo práctico de aprendizaje sin supervisión. Dentro de estos dos tipos de aprendizaje automático, hay varios modelos que dependen del propósito que se quiera lograr. Por ejemplo, hay modelos paramétricos y no paramétricos, tal y como se explica en este curso

A medida que estudie el contenido, verá que recurre a un modelo paramétrico cuando sabe con precisión qué modelo se ajustará a los datos. Por el contrario, en un modelo no paramétrico, los datos indican el aspecto que debería tener la regresión. Por ejemplo, los vecinos más cercanos clave (KNN) son un método no paramétrico que se utiliza para la clasificación y la regresión. El KNN ha dado lugar a una variedad más amplia de aplicaciones, especialmente en la minería de textos, la agricultura y las finanzas. Como ocurre con cualquier sistema de modelización, el KNN tiene sus ventajas y desventajas. Se dará cuenta de que el KNN es muy fácil de explicar, simple de entender y extremadamente poderoso. Además, KNN no exige ningún supuesto sobre la distribución de datos ni solicita ningún conocimiento previo. Sin embargo, la eficiencia del algoritmo disminuye muy rápidamente a medida que crece el conjunto de datos. Además, KNN no puede funcionar si falta algún valor

Otro tema crucial abordado es el uso de algoritmos. Se examinarán muchos algoritmos, cada uno de los cuales, como modelos, tiene sus ventajas y desventajas. En este curso, aprenderás sobre el bosque aleatorio. Es un algoritmo de empaquetado ligeramente modificado, una colección de un árbol de decisiones decorrelacionado. El bosque aleatorio se usa porque funciona bien con datos no lineales, reduce el riesgo de sobreajuste y funciona de manera eficiente en grandes conjuntos de datos. Por el contrario, está sesgado cuando se trata de variables categóricas. Por lo tanto, está lejos de ser adecuado para métodos lineales con muchas características dispersas. También se profundiza en otros métodos, como los modelos y los algoritmos relacionados, que utilizan Python como lenguaje de programación de fondo. Este curso es una ganancia inesperada para los estudiantes y profesionales de la informática que ya están familiarizados con Python y desean convertirse en expertos en el campo del aprendizaje automático. Este curso no se ha actualizado con el uso de modelos de IA generativa, como