Curso sobre regresión lineal y logística: Descubre cómo hacer predicciones en el aprendizaje automático

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La regresión lineal y la regresión logística son dos técnicas estadísticas fundamentales utilizadas para analizar y predecir relaciones entre variables.

Si estás interesado en aprender más sobre estas técnicas y cómo aplicarlas en el campo de la estadística y el aprendizaje automático, te invitamos a participar en un curso gratuito impartido por Amazon Web Services.

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En este curso, serás guiado a través de los modelos lineales para la regresión, aprenderás sobre el error de mínimos cuadrados, la estimación de máxima verosimilitud, la regularización, la regresión logística, la minimización de pérdidas empíricas y los métodos de optimización basados en gradientes.

Estos conceptos te brindarán una base sólida para comprender y aplicar estas técnicas en tus propios proyectos y análisis de datos.

El curso está diseñado para estudiantes y profesionales de informática, programación, matemáticas y estadística, así como para cualquier persona interesada en aprender sobre regresión lineal y logística.

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Aunque se imparte en inglés, se encuentran disponibles subtítulos en español para facilitar la comprensión. Sin embargo, se recomienda tener un nivel medio de inglés para aprovechar al máximo el contenido del curso.

Para acceder al curso, solo necesitarás un ordenador con conexión estable a internet. Con una duración de 8 horas y media, contarás con todos los materiales y recursos necesarios para completarlo de manera efectiva.

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El instructor del curso es Naumaan Nayyar, un destacado científico aplicado de AWS. Su experiencia y conocimiento te guiarán a lo largo del curso, brindándote las herramientas necesarias para comprender y aplicar la regresión lineal y logística en diferentes escenarios.

No pierdas esta oportunidad de ampliar tus habilidades en el campo del aprendizaje automático y la estadística.

¡Regístrate en el curso sobre regresión lineal y logística y adquiere conocimientos valiosos que te impulsarán en tu carrera profesional o académica!


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