El machine learning es la tecnología que hace que tu móvil, apps y otros dispositivos aprendan de tus hábitos. Netflix usa machine learning para mostrarte series que te pueden gustar, mientras que tu banco lo aplica para detectar cuando alguien intenta usar tu tarjeta de forma fraudulenta.
La regresión es una de las herramientas más importantes del machine learning. Su trabajo es buscar patrones entre datos para hacer predicciones útiles. Un ejemplo claro es cuando buscas casa: la regresión toma datos como el tamaño, la zona y las habitaciones para calcular cuánto debería costar realmente esa vivienda que te interesa.
Lo más interesante de la regresión es que encuentra relaciones que no son obvias a simple vista. Cuando analiza el precio de una casa, no solo mira lo básico como el tamaño, también considera si hay una parada de metro cerca o cuántos restaurantes hay en la zona.
Esta tecnología trabaja silenciosamente en tu día a día, ya sea ayudando a que tu casa gaste menos energía o calculando si una inversión te dará buenos resultados.
La inteligencia artificial ya no es el futuro – es el presente. Y si quieres subir al tren de la IA sin perderte en el camino, este curso gratuito de Udemy te da las bases que necesitas para entender uno de sus componentes más importantes: la regresión en machine learning.
Con más de 1,400 estudiantes y una calificación sobresaliente de 4.6 estrellas, este curso condensado de 46 minutos te lleva de la mano por los conceptos fundamentales que necesitas para empezar en el mundo del aprendizaje automático.
No necesitas ser un genio de las matemáticas – solo conocimientos básicos de Python y ganas de aprender.
El curso está estructurado de forma práctica y directa. Aprenderás a trabajar con herramientas esenciales como scikit-learn y pandas, las mismas que usan los científicos de datos en empresas como Google o Meta. La teoría se complementa con sesiones prácticas donde escribirás código real, permitiéndote ver cómo estos conceptos se aplican en situaciones del mundo real.
Lo que aprenderás:
- Fundamentos de algoritmos de regresión
- Técnicas de preprocesamiento de datos con pandas
- Evaluación de modelos y métricas de precisión
- Implementación práctica con scikit-learn
- Diferencias entre clasificación y regresión
- Árboles de decisión y máquinas de vectores de soporte (SVM)
Cómo inscribirte:
- Visita la página del curso en Udemy
- Haz clic en “Inscribirte ahora” (es completamente gratuito)
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- Comienza con los videos introductorios
Este curso es tu puerta de entrada al mundo del machine learning. Es conciso, práctico y está diseñado para que puedas empezar a experimentar con modelos de regresión desde el primer día.
Si estás pensando en adentrarte en la ciencia de datos o simplemente quieres entender mejor cómo funcionan los algoritmos que están cambiando el mundo, este es tu punto de partida.
