Aprende a predecir el futuro con Machine Learning ¡Curso gratis aquí!

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La Red de Universidades de Anáhuac está ofreciendo un curso de modelos predictivos con Machine Learning, una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la creación de algoritmos y modelos para predecir el futuro a partir de datos.

En este curso, los estudiantes aprenderán los fundamentos del aprendizaje automático, así como los problemas de clasificación, regresión, series de tiempo, agrupamiento y sistemas expertos.

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El aprendizaje automático permite la creación de modelos predictivos, regresivos y de clasificación a partir de una fuente amplia de datos, divididos en dos categorías: aprendizaje supervisado y no supervisado.

En este curso, los estudiantes obtendrán las herramientas necesarias para la creación de modelos de predicción, regresión y clasificación con ayuda de Python.

A diferencia de la programación explícita, los algoritmos de aprendizaje automático son entrenados utilizando un conjunto de datos de entrada y salida para aprender de manera autónoma.

Después, son capaces de generalizar y hacer predicciones sobre nuevos datos sin la intervención humana.

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Este curso de nivel intermedio está dirigido a estudiantes y profesionales de programación, informática o robótica que deseen ampliar sus conocimientos sobre el aprendizaje automático.

Se requiere conocimientos básicos de Python y una conexión estable a Internet para acceder a los contenidos, que se imparten íntegramente en español.

El curso de modelos predictivos con Machine Learning está diseñado para ser completado en 4 semanas, con una dedicación de entre 6 y 8 horas a la semana.

Los temas a tratar incluyen la introducción al modelado de datos, la regresión y la clasificación, la mejora de modelos, el agrupamiento y las series de tiempo.

Si deseas acceder a este curso de forma gratuita, solo necesitas inscribirte a través del sitio web de edX y comenzar a aprender cómo predecir el futuro con inteligencia artificial y Machine Learning.

Accede al curso usando este enlace.


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