Diploma en la construcción de un modelo de alta precisión con aprendizaje automático básico

Intentar configurar tu propio entorno de Python para el aprendizaje automático puede resultar abrumador. Si nunca antes has configurado algo así, es posible que pases horas jugando con diferentes comandos intentando hacerlo funcionar. Este curso en línea gratuito que se centra en la creación de modelos de alta precisión con el aprendizaje automático básico le presenta los fundamentos del aprendizaje automático moderno. Explicaremos el aprendizaje automático y describiremos algunos ejemplos, así como los usos del aprendizaje automático. El aprendizaje automático (ML) es el estudio de los algoritmos informáticos que mejoran automáticamente a través de la experiencia y los datos. Aprenderá sobre el proceso de aprendizaje automático. Jupyter es una herramienta web interactiva, gratuita y de código abierto. Es un cuaderno computacional que los investigadores pueden usar para combinar código de software, resultados computacionales y recursos multimedia en un solo documento. Proporcionaremos una guía paso a paso sobre cómo instalar un portátil Jupyter.

También le mostraremos cómo procesar valores a través de capas convolucionales y todo el procesamiento que necesita realizar. Aprenderás a construir tu red neuronal convolucional con Keras. El objetivo del aprendizaje automático es imitar la mente humana. Por ejemplo, puede aplicarlo para identificar objetos o imágenes, hacer predicciones e incluso analizar e identificar el habla. En este curso, aprenderás a crear una aplicación que pueda reconocer la escritura a mano mediante CoreML, un marco de aprendizaje automático presentado por Apple. Descubre el proceso de importar el modelo a un proyecto para usarlo. Proporcionaremos directrices para realizar el reconocimiento de escritura a mano con OCR mediante OpenCV, Keras y TensorFlow. También explicaremos el proceso de hacer una predicción con un módulo de CoreML para crear un controlador de solicitudes. Aprenderás a gestionar el resultado que se obtiene de CoreML y a utilizar el resultado para realizar ciclos. Además, aprenderás lo que se necesita para determinar qué número estás prediciendo

Por último, este curso te enseñará a importar el conjunto de datos de Iris a un archivo de Python usando Scikit-learn. Aprenderás a preparar y organizar los datos y a cargarlos correctamente en un modelo. Cubriremos todo lo que necesita saber para empezar a crear aplicaciones más inteligentes y sus propios modelos de aprendizaje automático. CoreML es la base de las funcionalidades y los marcos específicos de cada dominio. Este marco de aprendizaje automático es compatible con Vision para analizar imágenes y con Natural Language para procesar texto. También admite voz para convertir audio en texto y Sound Analysis para identificar sonidos en el audio. Este curso le brinda conocimientos prácticos sobre cómo integrar correctamente el aprendizaje automático en las aplicaciones de iOS. Este curso beneficiará significativamente a los desarrolladores de sitios web y aplicaciones, a los analistas de datos y a cualquier persona que busque conocimientos básicos sobre el uso del entorno Python. ¡Regístrese y comience ahora! Este curso no se ha actualizado con el uso de modelos de IA generativa, como ChatGPT