What you'll learn:
- Programación en Python
- Como programar una red neuronal
- Librerías mas empleadas en Machine Learning
- Solucionar problemas prácticos aplicando técnicas de Machine Learning
- Ser capaz de Analizar los problema más comunes en el Machine Learning
- Aprendizaje Reforzado
- Deep Learning
Todo el mundo habla sobre Machine Learning pero ¿Entendemos realmente lo que es? ¿ Cual son las bases? ¿ Como podemos crear nuestros propios algoritmos? ¿Por que es importante conocerlo?
En este curso te vamos a explicar los conceptos más importante que debemos conocer sobre el Machine Learning de una forma práctica y divertida. Iremos avanzando poco a poco desde conceptos sencillos a aspectos más complejos, para que seas capas de aprender de una forma fácil e intuitiva.
El curso está pensando para que puedas aprender desde cero, sin necesidad de tener conocimientos previos sobre este mundo.
El curso está estructurado de la siguiente forma:
Programación Básica en Python, donde veremos los aspectos básicos que debes manejar en Python para realizar el curso
Manejo de Pandas, que nos ayudará a todo el proecesamiento de datos previo que necesitamos para entrenar a nuestros modelos de Machine Learning
Aprenderás Numpy, Una librería muy empleada a la hora de trabajar con vectores y matrices en Python
Introducción al Machine Learning. En esta sección de Introducción comprenderás por que es importante conocer esta tecnología que este revolucionando el mundo y veremos ejemplos de aplicación
¿Como se construye un modelo de Machine Learning? Verás paso a paso lo que se necesita para que puedas crear tus Algoritmos de Machine Learning
Aprendizaje Supervisado, estudiaremos que es, como podemos usarlo e implementaremos un ejemplo desde cero usando Python
Aprendizaje No Supervisado Veremos algunos de los métodos mas empleados e implementaremos algunos ejemplos haciendo uso de librerías populares como Scikit Learn
Redes Neuronales. En este modulo explicaremos que son las redes neuronales y como podemos implementarlas haciendo uso de librería populares como : TensorFlow ,Keras y Scikit Learn. Veremos además un ejemplo real de como solucionar un problema de clasificación en el sector de la moda, aplicando redes neuronales con TensorFlow.
Aprendizaje Reforzado, Introduciremos los conceptos básicos y veremos un ejemplo sencillo usando Grafos.
Deep Learning, Veremos una introducción básica a que es Deep Learning e implementaremos nuestro primer ejemplo usando haciendo uso de redes neuronales convolucionales.
