Curso: Fundamentos de Machine Learning
Aprenderás las técnicas más efectivas del aprendizaje automático: la intuición y la matemática detrás de los algoritmos, y su implementación práctica. Al terminar vas a poder aplicar estas técnicas a problemas nuevos, detectar casos de uso y evaluar si un desafío se puede resolver con machine learning.
Corriste algún modelo siguiendo un tutorial, pero no sabrías explicar por qué predice lo que predice ni cuándo confiar en él. Quieres la intuición y la matemática detrás, no solo el código.
Manejas Python y análisis de datos, pero pasar de describir lo que pasó a predecir lo que viene es otro juego. Te falta el puente entre los datos y los modelos.
En tu trabajo aparecen ideas de aplicar machine learning, pero te falta criterio para detectar casos de uso reales y evaluar si un desafío es abordable con estas técnicas o no.
Exploras los dilemas éticos de la aplicación de la IA: uso responsable y justo, privacidad, sesgos y transparencia, con ejemplos del contexto de desarrollo actual.
Estudias los fundamentos del aprendizaje automático y construyes tu primer modelo: la regresión lineal simple, que predice una variable a partir de otra.
Avanzas hacia modelos más complejos que involucran múltiples variables predictivas y aprendes a medir el rendimiento de un modelo: cómo saber qué tan bien predice antes de usarlo.
Aplicas técnicas para evitar el sobreajuste (cuando un modelo memoriza los datos de entrenamiento en vez de aprender patrones generales) y mejoras la representación de tus datos con feature engineering para lograr modelos más predictivos.
Trabajas con la regresión logística, una técnica de clasificación que modela la probabilidad de que una observación pertenezca a una categoría en particular.
Exploras modelos como k-nearest neighbors (KNN) y árboles de decisión, que no asumen una forma específica en la relación entre las variables: útiles cuando esa relación es compleja o desconocida.
Buscas patrones y estructuras en datos sin etiquetar, cuando no hay una respuesta correcta que predecir.
Rindes el examen final del curso, la instancia que valida lo que aprendiste y habilita tu certificación.
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Me gustó mucho el curso de machine learning. Aprendí muchas cosas nuevas y les profesores son excelentes. El curso me pareció muy interesante y me motiva a seguir aprendiendo en el marco de la diplomatura de IA. Es un curso muy intenso y exige mucha dedicación, creo que es una buena opción para introducirse en el área de machine…
Me pareció excelente el contenido, los temas, las formas, la capacidad de todos los profes para explicar cosas complejas de una forma amena y clara, la preocupación permanente pq no queden dudas, el respeto absoluto para cuando alguien tiene dudas o preguntas. Se nota el amplio conocimiento y expertise en la materia. Estoy muy c…
Creo que ofrecen un curso de muy buena calidad. Soy profe e investigador, llevo un tiempo formándome en datos, y de las muchas experiencias que he tenido, definitivamente es la mejor en calidad y cantidad. Creo que sirve mucho la metodología de los videos grabados y después las clases sincrónicas para dudas y ejercicios. El mate…
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Agustín Rodriguez, Ezequiel Sirne, Francisco Covelli
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