Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-models-in-science
Si estás interesado en aplicar técnicas de aprendizaje automático a problemas científicos, el curso ‘Modelos de Aprendizaje Automático en Ciencia’ disponible en Coursera es una excelente opción. Este curso proporciona una visión completa del proceso de aprendizaje automático, desde la preparación y transformación de datos hasta la implementación de algoritmos básicos y avanzados.
**Contenido del Curso**
El curso se estructura en varios módulos que abordan diferentes aspectos del aprendizaje automático:
1. **Antes de la IA: Preparando y Preprocesando Datos**
En este módulo, aprenderás sobre las técnicas de preprocesamiento de datos más relevantes, como la gestión de valores faltantes y la eliminación de valores atípicos. También se abordan transformaciones de datos como PCA y LDA, esenciales para la reducción de dimensionalidad. Se enseñará cómo codificar estos algoritmos en Python para preparar tus datos para los módulos posteriores.
2. **Algoritmos Fundamentales de IA: K-Means y SVM**
A continuación, el curso explora dos algoritmos fundamentales: K-Means y Máquinas de Vectores de Soporte (SVM). Compararás el aprendizaje supervisado y no supervisado, y aprenderás la teoría detrás de cada uno mientras los implementas en Python.
3. **IA Avanzada: Redes Neuronales y Árboles de Decisión**
En este módulo, se introducen técnicas avanzadas. Se comenzará con algoritmos basados en árboles y se culminará con redes neuronales, experimentando con diferentes modelos y utilizando Tensorflow para familiarizarse con sus mecánicas.
4. **Proyecto del Curso**
Finalmente, el curso incluye un proyecto donde se utilizará un conjunto de datos de salud para predecir la diabetes, comparando distintos regresores y verificando el error en un conjunto de prueba.
**Recomendación**
Este curso es altamente recomendable para cualquiera que quiera construir una sólida base en el aprendizaje automático aplicado a la ciencia. Desde el contenido organizado hasta el enfoque práctico que incluye la programación en Python, te proporcionará herramientas valiosas para abordar problemas reales con técnicas de IA. Además, al realizar el proyecto, obtendrás experiencia práctica que es crucial en el campo del aprendizaje automático.
En conclusión, ‘Modelos de Aprendizaje Automático en Ciencia’ no solo es informativo, sino también accesible, independientemente de tu nivel de experiencia previo. ¡No dudes en inscribirte y avanzar en tu conocimiento de la inteligencia artificial aplicada!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-models-in-science