Las máquinas de vectores de soporte (SVM) se utilizan cada vez más en el aprendizaje automático por sus predicciones casi precisas e interpretaciones de datos. Este curso te ayuda a comprender y aplicar esta técnica avanzada de aprendizaje automático en tus actividades diarias de análisis de datos utilizando el lenguaje de programación Python. Las lecciones en video harán que los complejos algoritmos de aprendizaje automático sean fáciles de entender. Para aquellos que son nuevos en Python, se incluye un curso intensivo para mostrarte cómo instalar el software Python y Anaconda y te presenta los comandos y librerías de Python. Todos los pasos involucrados en la resolución de un problema de negocio a través de un árbol de decisión se cubren en este curso. Aunque el enfoque está en enseñarte cómo ejecutar el análisis, este curso también te enseña cómo seleccionar los datos correctos, cómo preprocesar los datos y, después de ejecutar el análisis, juzgar la calidad de tu modelo.

Utilizarás la aplicación Jupyter Notebook proporcionada por Anaconda para seguir los pasos de los videos. Una vez que hayas descargado y configurado Anaconda y Python, aprenderás los conceptos básicos del aprendizaje automático. El curso explica qué es el aprendizaje automático, cómo se relaciona con SVM y cuál es su aplicabilidad en diferentes escenarios de negocio. Se te presentará el concepto de hiperplanos y el clasificador de margen máximo. Verás que este clasificador tiene limitaciones, lo que te llevará a través de los conceptos del clasificador de vectores de soporte a las máquinas de vectores de soporte basadas en kernel. A continuación, seguirás los pasos de importar datos al entorno de Jupyter, ordenar y preprocesar los datos, dividirlos para fines de entrenamiento y prueba y finalmente construir los modelos SVM. Comenzarás construyendo un modelo de regresión y luego pasarás a construir modelos de clasificación. Aprenderás a ajustar los hiperparámetros para obtener resultados potencialmente mejores y más precisos. También aprenderás a construir modelos SVM avanzados con kernels polinomiales y radiales y su ajuste de hiperparámetros.

¿Te intriga la idea de aprender técnicas avanzadas de SVM desde cero? ¿Te gustaría tener la confianza para avanzar en tu campo de especialización? ¡Entonces este curso es para ti! Te guía a través de todo lo que necesitas saber para crear un modelo SVM en Python. No hay requisitos previos para inscribirse en este curso, aunque una comprensión de los métodos estadísticos puede ser útil. Después de completar este curso, podrás aplicar técnicas de aprendizaje automático y SVM a problemas de negocio de la vida real. Este curso te ayudará a crecer profesionalmente y a mejorar tus perspectivas de carrera en ciencia de datos. Entonces, ¿por qué esperar más? Sumérgete en el curso y domina la habilidad de clasificación de la que todos hablan.