En este curso en línea gratuito, aprenda sobre los algoritmos y modelos involucrados en el dominio del aprendizaje automático con R.

¿Le gustaría dominar el aprendizaje automático con R? Este curso presentará sus principios fundamentales y cómo utilizar sus capacidades para hacer predicciones y tomar decisiones empresariales basándose en el conjunto de datos de formación. Investigue la amplia variedad de aplicaciones que utilizan el aprendizaje automático en lugar de los algoritmos convencionales para realizar las tareas deseadas. Este curso aclarará cómo ayuda a resolver problemas problemáticos para los que es demasiado complicado escribir un programa. Por lo tanto, en lugar de escribir estos programas a mano, aprenda a recopilar ilustraciones que especifiquen la salida correcta para una entrada determinada. El algoritmo de aprendizaje automático utilizará estos ejemplos y producirá un programa que realizará ese trabajo.

Empezaremos por presentarle los requisitos para que el aprendizaje automático funcione. El requisito previo esencial es que haya un patrón entre la entrada y la salida de los datos, y solo podrá descubrir este patrón si hay una cantidad considerable de datos. A continuación, examinará los diferentes enfoques y los diferentes tipos de algoritmos de cada categoría. Por último, comprenda cómo funciona la detección de anomalías, que tiene que ver con el entrenamiento del sistema con instancias normales para determinar si una nueva instancia es estándar cuando la encuentra. Esta capacidad es útil para detectar fraudes y detectar defectos de fabricación. ¿Cuál es el objetivo final del aprendizaje automático? El objetivo general es determinar la capacidad de un modelo para funcionar bien con datos nuevos.

Descubra que el primer algoritmo que se enseña en el aprendizaje automático es generalmente la regresión lineal y por qué la regresión lineal es una excelente introducción a su funcionamiento. El análisis de datos es una habilidad fundamental para un científico de datos, ya que le permite desarrollar una mejor comprensión de los datos y le ayuda a llegar a conclusiones valiosas. Esta habilidad se enseña a continuación y es un paso crucial antes de aplicar cualquier aprendizaje automático. Le permite saber a qué se enfrenta, qué algoritmos usar y qué funciones usar para entrenar el modelo. Por último, estudiarás la manipulación y visualización de datos, la gestión de valores atípicos, la regresión lineal en R y la regresión logística en R. Este curso interesará a estudiantes y profesionales en activo apasionados por la ciencia de datos y el aprendizaje automático. ¡Por qué demorar! Inscríbase hoy mismo. Este curso no se ha actualizado con el uso de modelos de IA generativa, como ChatGPT