El aprendizaje automático representa un enfoque fundamentalmente distinto a la programación tradicional. En lugar de escribir instrucciones específicas que indiquen a un ordenador exactamente qué hacer en cada situación, los sistemas de aprendizaje automático utilizan datos para aprender patrones por sí mismos.
Esta capacidad permite abordar problemas demasiado complejos para codificar manualmente, como el reconocimiento de imágenes o la traducción de idiomas. La magia reside en los algoritmos que pueden ajustarse automáticamente para mejorar con la experiencia, sin intervención humana directa.
Por su parte, el aprendizaje profundo representa un salto cualitativo dentro del campo del aprendizaje automático. Esta técnica utiliza redes neuronales artificiales inspiradas en el cerebro humano, pero con múltiples capas (de ahí lo “profundo”) que procesan la información de forma jerárquica. Cada capa extrae características cada vez más abstractas de los datos.
En una red que analiza imágenes, las primeras capas podrían detectar bordes simples, mientras que las más profundas reconocerían caras completas o vehículos. Esta arquitectura permite a estos sistemas encontrar patrones sutiles en enormes conjuntos de datos.
Si llevas tiempo queriendo adentrarte en el mundo del aprendizaje automático, esta puede ser tu oportunidad perfecta. Un completo curso de Machine Learning y Deep Learning en Python y R está disponible de forma totalmente gratuita en Udemy utilizando el cupón FREE4MARCH.
Este curso, valorado originalmente en 429 MX$ (aproximadamente 25 USD), solo estará disponible sin coste durante los próximos 2 días, así que tendrás que darte prisa para aprovecharlo.
¿Qué aprenderás en este curso?
El contenido abarca desde los fundamentos más básicos hasta técnicas avanzadas de machine learning. Podrás resolver problemas reales utilizando modelos como Regresión Lineal, Regresión Logística y KNN. También dominarás modelos más sofisticados como Árboles de Decisión, XGBoost, Random Forest y SVM. Un punto fuerte del curso es que todos los conceptos se enseñan tanto en Python como en R, lo que te permitirá dominar ambos lenguajes y elegir el que mejor se adapte a tus necesidades profesionales.
El curso incluye 33 horas de vídeo a demanda, distribuidas en 42 secciones y 273 clases. También tendrás acceso a 5 ejercicios de codificación, 9 artículos y recursos descargables que complementan el aprendizaje teórico. Entre los temas más destacados encontrarás redes neuronales, CNN (Redes Neuronales Convolucionales) y pronóstico de series temporales, técnicas fundamentales en el campo de la inteligencia artificial actual.
En la sección más avanzada, encontrarás módulos dedicados al Deep Learning, donde aprenderás a crear modelos de redes neuronales artificiales (ANN) y redes neuronales convolucionales (CNN). El curso culmina con proyectos prácticos de reconocimiento de imágenes y pronóstico de series temporales, donde podrás aplicar todas las técnicas aprendidas a problemas reales.
Al completarlo, recibirás un certificado que podrás añadir a tu currículum o perfil de LinkedIn, aumentando tus oportunidades laborales en el competitivo campo de la ciencia de datos.
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