Diploma en Machine Learning con Python

Este curso de diploma en machine learning con Python destaca los muchos beneficios que Python tiene dentro de los marcos de la inteligencia artificial (IA). El aprendizaje automático es una rama específica del aprendizaje artificial que se asocia con la informática. Se trata de hacer que las aplicaciones de software predigan los resultados con mayor precisión sin ninguna programación explícita previa. Proporciona computadoras con la capacidad de aprender sin ser obviamente programada. Este curso cubrirá dos tipos de aprendizaje automático: supervisado y sin supervisión. 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 estrategia de marketing es un ejemplo práctico de aprendizaje no supervisado. Dentro de estos dos tipos de machine learning, diversos modelos dependen del propósito que le gustaría lograr. Por ejemplo, hay modelos paramétricos y no paramétricos, como se cubre en este curso.

A medida que se trabaja a través del contenido, verá que se recurre a un modelo paramétrico cuando se sabe exactamente qué modelo se ajustará a los datos. Por el contrario, en un modelo no paramétrico, los datos le dirigen a cómo debe ser la regresión. Por ejemplo, los vecinos más cercanos (KNN) son un método no paramétrico que se utiliza para la clasificación y la regresión. La NKN ha conducido a una mayor variedad de aplicaciones, particularmente en minería de textos, agricultura y finanzas. Al igual que con cualquier sistema de modelado, el KNN tiene sus pros y sus contras. Usted notará que el KNN es muy fácil de explicar, simple de entender, y extremadamente poderoso. Además, KNN no requiere ninguna hipótesis sobre la distribución de datos ni solicitar ningún conocimiento previo. Sin embargo, la eficiencia del algoritmo disminuye muy rápidamente a medida que crece el conjunto de datos. Por otra parte, KNN no puede funcionar si faltan valores.

Otro tema crucial cubierto es el uso de algoritmos. Se examinarán muchos algoritmos, cada uno de los cuales, como modelos, tiene sus ventajas y desventajas. En este curso, se le enseña sobre el bosque aleatorio. Es un algoritmo de embolsado ligeramente modificado, una colección de un árbol de decisiones relacionado con el decorador. El bosque aleatorio se utiliza porque funciona bien con datos no lineales, reduce el riesgo de sobreajuste y se ejecuta eficientemente en grandes conjuntos de datos. Por el contrario, es parcial mientras se trata de variables categóricas. Por lo tanto, está lejos de ser adecuado para los métodos lineales con una gran cantidad de características dispersas. Otros métodos, como los modelos y los algoritmos relacionados, utilizando Python como lenguaje de programación de fondo, también se profundizaron en. Este curso es una ganancia inesperada para estudiantes de informática y profesionales que ya están familiarizados con Python y que les gustaría convertirse en un experto en el campo del aprendizaje automático.