Análisis profesionales de los mejores programas de aprendizaje automático
Machine Learning (Aprendizaje Automático) es una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente.
Es la tecnología detrás de sistemas de recomendación, reconocimiento de voz, detección de fraude, vehículos autónomos y mucho más.
Programa completo desde fundamentos hasta técnicas avanzadas. 6 meses, proyectos reales.
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Enfoque hands-on con scikit-learn. Ideal para desarrolladores que quieren aplicar ML.
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Curso fundamental para comenzar en ML. Sin prerrequisitos técnicos avanzados.
Ver Reseña CompletaRegresión lineal y logística, árboles de decisión, random forests, SVM, gradient boosting
K-means, clustering jerárquico, PCA, análisis de componentes, detección de anomalías
Perceptrones, backpropagation, funciones de activación, optimización de hiperparámetros
Selección de características, transformaciones, encoding categórico, normalización
Cross-validation, métricas de clasificación y regresión, overfitting, underfitting
Despliegue de modelos, monitorización, versionado, pipelines de ML, CI/CD
Python, matemáticas (álgebra lineal, cálculo, probabilidad), estadística básica
2-3 mesesAlgoritmos supervisados, no supervisados, scikit-learn, pandas, numpy
3-4 mesesEnsemble methods, XGBoost, feature engineering avanzado, tuning
2-3 mesesDeep Learning, NLP, Computer Vision o área específica de interés
4-6 mesesMLOps, despliegue, monitorización, escalabilidad, cloud platforms
2-3 mesesLibrería fundamental para ML clásico en Python
Framework de Google para deep learning
Framework de Facebook para investigación y producción
Implementación optimizada de gradient boosting
Manipulación y análisis de datos
Entorno interactivo para experimentación
Sí, es altamente recomendable tener conocimientos de Python. La mayoría de cursos asumen programación básica. Si no sabes programar, comienza con un curso de Python antes de ML.
Necesitas álgebra lineal (vectores, matrices), cálculo (derivadas, gradientes) y probabilidad/estadística. Los cursos para principiantes suelen incluir repaso de estos temas.
Depende de tu background. Con fundamentos de programación y matemáticas, 6-12 meses de estudio dedicado te llevarán a nivel intermedio. Dominio avanzado requiere 2-3 años de práctica.
Siempre Machine Learning primero. Deep Learning es una subdisciplina de ML. Necesitas entender los fundamentos de ML antes de abordar redes neuronales profundas.
Nuestros expertos pueden asesorarte personalmente según tu perfil y objetivos
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