Curso de Machine Learning Fundamentos

Conceptos Básicos del Aprendizaje Automático

Domina el mundo del Machine Learning y averigua qué podes hacer con tus datos. Comprende los desafíos sociales e industriales que plantea la Inteligencia Artificial que ya está entre nosotros.
Costo: $67 Duración: 21 hs
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En este curso aprenderás a

  • Entender el tipo de problemas que se resuelven con Inteligencia Artificial.
  • Conocer el Flujo de Trabajo de Inteligencia Artificial usando Machine Learning.
  • Interpretar conceptos necesarios de Probabilidad y Estadística para abordar problemas.
  • Trabajar con Python.
  • Conocer Anaconda, Jupyter Notebook y las librerías de Machine Learning .
  • Realizar una Exploración y Visualización de Datos.
  • Encontrar la historia que tus datos pueden contar.
  • Combinar técnicas estadísticas con herramientas de visualización.
  • Conocer los tipos de algoritmos más simples y fundamentales que se usan en Machine Learning.

1. La inteligencia artificial como revolución social e industrial

Como va a afectar la IA la vida de las personas

Salidas laborales de la IA

¿Qué es Machine Learning?

¿Qué es la Inteligencia Artificial

Primeros algoritmos

Machine Learning

¿Por qué Machine Learning es el futuro?

¿Cuál es la novedad de la inteligencia artificial?

2. Flujo de Trabajo en Machine Learning

Obtención de los Datos

Formulación del objetivo

Elección del algoritmo y entrenamiento del mismo

Evaluación

Características de los datos

Variabilidad

Estadística

Distribución

Rangos

Fallas en los datos

Normalización de los datos

Variables

Categóricas y Numéricas

Variables, Tipos de Datos y Operaciones

Listas, Loops y Condicionales

Diccionarios

Introducción a Numpy

Comparación con listas

Métodos de los arreglos

Mascaras

3. Limpieza de Datos

Introducción a Pandas

Limpieza y Preparación de los Datos

Series, DataFrames e Indices

Slicing, Indexing

Datos Faltantes (nulos)

Agrupamiento y funciones de agregación

Distribuciones de Probabilidad

4. Modelos y Algoritmos

Diferencia con Sistemas Expertos

Trabajo con Algoritmos

Selección y Entrenamiento

Evaluación de calidad

Ajuste hiperparámetros

Objetivos y métricas

Clasificación de Algoritmos

Manera de aplicación

Supervisado

No supervisado

Reforzado

Tipo de Tarea

Clase de datos

Tipo de modelo subyacente

Discriminatorio

Generativos

Tipo de problema

Clasificación

Regresión

Correlación entre variables

Graficar con Matplotlib

Graficar con Seaborn

5. Estimación de grandes números

Funciones

Transformación de los Datos

Variables numéricas: Discretizacion y binning con Pandas

Variables nominales

Variables dummies

Clases en Python

6. Presentación de Scikit-Learn

Imputación de valores faltantes

Discretizacion y Binning

OneHotEncoder y LabelEncoder

Outlayers

Reescalar Datos

Cuantiles y Percentiles

Inteligencia Artificial – Aprendizaje automático

Variedad de Algoritmos

7. Aprendizaje supervisado

Clasificación

Arboles de Decisión

K-Vecinos más cercanos

Naive Bayes (Clasificador bayesiano – Teorema de Bayes)

Regresión

Lineal

Polinómica

Logística

Regresión con Arboles de Decisión y K-Vecinos

Evaluación de los Resultados

Requisitos

Se requieren conocimientos en:

Modalidad de cursado

Modalidad Online en Vivo

  • Cursos 100% prácticos con grupos reducidos.
  • Clase en tiempo real por video conferencia.
  • Profesor disponible para hacer consultas en vivo.
  • Grabación de las clases disponibles para ver en otro momento.
  • Asistencia administrativa personalizada todos los días.
Modalidad a Distancia

Certificaciones

  • Diploma de asistencia y de aprobación online
Diploma

Testimonios

Recursos adicionales entregados

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Nivel de Dificultad: 2
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