Hay miles de cursos y clases en línea que te ayudarán a mejorar tus habilidades de Aprendizaje Automático y a obtener tu certificado de Aprendizaje Automático.
En este artículo del blog, nuestros expertos han reunido una lista de los 10 mejores cursos, tutoriales, programas de formación, clases y certificaciones de Aprendizaje Automático que están disponibles en línea ahora mismo.
Hemos incluido solo aquellos cursos que cumplen con nuestros estándares de alta calidad. Hemos dedicado mucho tiempo y esfuerzo a reunir todo esto para ti. Estos cursos son adecuados para todos los niveles: principiantes, estudiantes intermedios y expertos.
A continuación, te presentamos estos cursos y lo que pueden ofrecerte.
10 Mejores Cursos De Aprendizaje Automático en Línea
Aprenda a crear algoritmos de aprendizaje automático en Python y R con dos expertos en ciencia de datos. Plantillas de código incluidas.
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Contenido del curso
¡Bienvenido al curso! Aquí te ayudaremos a empezar en las mejores condiciones. ——————– Parte 1: Preprocesamiento de datos ——————– Preprocesamiento de datos en Python Data Preprocesamiento en R ——————– Parte 2: Regresión ——————– Regresión lineal simple Regresión lineal múltiple Regresión polinomial Regresión de vector de soporte (SVR) Regresión de árbol de decisión Regresión de bosque aleatorio Evaluación de modelos de regresión Selección de modelo de regresión de rendimiento en Python Selección de modelo de regresión en R ——————- – Parte 3: Clasificación ——————– Regresión logística K-vecinos más cercanos (K-NN) Máquina de vectores de soporte (SVM) Kernel SVM Naive Bayes Árbol de decisión Clasificación Aleatoria Clasificación de bosques Selección del modelo de clasificación en Python Evaluación del rendimiento de los modelos de clasificación ——————– Parte 4: Agrupación en clústeres ————— —– Agrupamiento de K-Means Agrupamiento jerárquico ——————– Parte 5: Aprendizaje de reglas de asociación ————- ——- A priori Eclat ——————– Parte 6: Refuerzo Learni ng ——————– Límite de confianza superior (UCB) Muestreo de Thompson ——————– Parte 7: Procesamiento del lenguaje natural ——————– ——————– Parte 8: Aprendizaje profundo ——————– Redes Neuronales Artificiales Redes Neuronales Convolucionales ——————– Parte 9: Dimensionalidad Reducción ——————– Análisis de componentes principales (PCA) Análisis discriminante lineal (LDA) Kernel PCA ————— —– Parte 10: Selección de modelos y potenciación ——————– Selección de modelos Clases adicionales de XGBoost
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“¡Aprenda a usar NumPy, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Plotly, Scikit-Learn, Machine Learning, Tensorflow y más!”
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Contenido del curso
Introducción al curso Configuración del entorno Descripción general de Jupyter Curso acelerado de Python Python para análisis de datos – NumPy Python para análisis de datos – Pandas Python para análisis de datos – Ejercicios de Pandas Python para visualización de datos – Matplotlib Python para visualización de datos – Seaborn Python para visualización de datos – Pandas Built- en visualización de datos Python para visualización de datos – Plotly y Cufflinks Python para visualización de datos – Trazado geográfico Proyecto Capstone de datos Introducción al aprendizaje automático Regresión lineal Validación cruzada y compensación de sesgo y varianza Regresión logística K Vecinos más cercanos Árboles de decisión y bosques aleatorios Máquinas vectoriales compatibles K Agrupación de medios Análisis de componentes principales Sistemas de recomendación Procesamiento de lenguaje natural Redes neuronales y aprendizaje profundo Big Data y Spark con Python SECCIÓN ADICIONAL: ¡GRACIAS!
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“Cubre regresión, árboles de decisión, SVM, redes neuronales, CNN, pronóstico de series temporales y más utilizando Python y R”
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Contenido del curso
Introducción Configuración de Python y Jupyter Notebook Configuración de R Studio y R curso acelerado Conceptos básicos de estadística Introducción al aprendizaje automático Preprocesamiento de datos Regresión lineal Introducción a la clasificación Modelos Regresión logística Análisis discriminante lineal (LDA) Clasificador de vecinos más cercanos Comparación de resultados de 3 modelos Simple Árboles de decisión Técnica de conjunto de árbol de clasificación simple 1 – Técnica de conjunto de embolsado 2 – Técnica de conjunto de bosques aleatorios 3 – Impulso de máquinas de vectores de soporte Clasificador de vectores de soporte Máquinas de vectores de soporte Creación de un modelo de máquina de vectores de soporte en Python Creación de un modelo de máquina de vectores de soporte en R Introducción – Redes neuronales de aprendizaje profundo – Apilamiento de celdas para crear una red ANN en Python ANN en R CNN – Conceptos básicos Creación de un modelo CNN en Python Creación de un modelo CNN en R Proyecto: Creación de un modelo CNN desde cero en Python Proyecto: Creación de un modelo CNN desde cero Proyecto: Aumento de datos para evitar el sobreajuste Transferencia de aprendizaje : Fundamentos Transferencia de aprendizaje en R Análisis de series temporales y pronósticos Series temporales: preprocesamiento en Python Series temporales: conceptos importantes Series temporales: implementación en Python Series temporales: modelo ARIMA Series temporales: modelo SARIMA Felicitaciones y acerca de su certificado
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“Complete el tutorial práctico de aprendizaje automático con ciencia de datos, Tensorflow, inteligencia artificial y redes neuronales”
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Contenido del curso
“Primeros pasos Actualización de estadísticas y probabilidades, y práctica de Python Modelos predictivos Aprendizaje automático con sistemas de recomendación de Python Más técnicas de minería de datos y aprendizaje automático Manejo de datos del mundo real Apache Spark: aprendizaje automático en Big Data Diseño experimental/ML en el mundo real Aprendizaje profundo y Proyecto Final de Modelos Generativos de Redes Neuronales ¡Lo lograste!”
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“¡Aprenda a usar el lenguaje de programación R para la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la visualización de datos!”
En el momento de escribir este artículo más de 83152+ personas han realizado este curso y han dejado más de 15164+ comentarios.
Contenido del curso
Introducción al curso Prácticas recomendadas del curso Configuración de la instalación de Windows Configuración de la instalación de Mac OS Instalación de Linux Descripción general del entorno de desarrollo Introducción a los conceptos básicos de R R Matrices R Data Frames R Listas Entrada y salida de datos con RR Conceptos básicos de programación Programación avanzada de R Manipulación de datos con R Visualización de datos con Proyecto de visualización de datos R Visualizaciones interactivas con Plotly Proyecto de datos Capstone Introducción al aprendizaje automático con R Aprendizaje automático con R – Proyecto de aprendizaje automático de regresión lineal – Aprendizaje automático de regresión lineal con R – Proyecto de aprendizaje automático de regresión logística – Aprendizaje automático de regresión logística con R – K Nearest Proyecto de aprendizaje automático de vecinos – K Aprendizaje automático de vecinos más cercanos con R – Árboles de decisión y bosques aleatorios Proyecto de aprendizaje automático – Árboles de decisión y bosques aleatorios Aprendizaje automático con R – Máquinas de vectores de soporte Proyecto de aprendizaje automático – Máquinas de vectores de soporte Aprendizaje automático con R – K-means Agrupación Proyecto de aprendizaje automático: agrupamiento de K-means Aprendizaje automático con R: procesamiento de lenguaje natural Aprendizaje automático con R: redes neuronales Proyecto de aprendizaje automático: sección de bonificación de redes neuronales
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“Una introducción al aprendizaje automático para la ciencia de datos. Revelado para la gente común, por Backyard Data Scientist.”
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Contenido del curso
“Introducción Conceptos básicos Impactos, importancia y ejemplos El proceso de aprendizaje automático Cómo aplicar el aprendizaje automático para la ciencia de datos Conclusión Sección 1 -Curso adicional – Aprendizaje automático en Python y Jupyter para principiantes Sección 2 -Curso adicional – Aprendizaje automático en Python y Jupyter para principiantes Sección 3 – Curso adicional – Aprendizaje automático en Python y Jupyter para principiantes Sección 4 – Curso adicional – Aprendizaje automático en Python y Jupyter para principiantes Sección 5 – Curso adicional – Aprendizaje automático en Python y Jupyter para principiantes Sección 6 – Curso adicional – Aprendizaje automático en Python y Jupyter para principiantes Sección 7 – Curso adicional – Aprendizaje automático en Python y Jupyter para principiantes Contenido adicional”
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“¡Cree una cartera de 12 proyectos de aprendizaje automático con Python, SVM, regresión, aprendizaje automático no supervisado y más!”
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Contenido del curso
Introducción Primeros pasos con Anaconda Clasificación de regresión Support Vector Machine (SVM) Tree Ensemble Machine Learning k-Nearest Neighbors (kNN) Aprendizaje no supervisado: Reducción de dimensionalidad Aprendizaje no supervisado: Clustering Deep Learning Apéndice A1: Fundamentos de Deep Learning Computer Vision y Convolutional Neural Network (CNN) )
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“Aprenda la última tecnología Big Data: Spark y Scala, incluidos Spark 2.0 DataFrames.”
En el momento de escribir este artículo más de 29802+ personas han realizado este curso y han dejado más de 5039+ comentarios.
Contenido del curso
Introducción al curso Opciones y descripción general de Scala IDE Configuración e instalación de Windows Scala y Spark Configuración e instalación de Mac OS Configuración e instalación de Linux (Ubuntu) Programación de Scala: colecciones de nivel uno Programación de Scala: nivel dos Spark DataFrames con Scala Introducción a la regresión de aprendizaje automático con Spark Clasificación con Spark Model Evaluation Clustering con Spark PCA con Spark DataBricks y Spark SECCIÓN ADICIONAL: ¡GRACIAS!
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“Ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial en Python para estudiantes y profesionales”
En el momento de escribir este artículo más de 29579+ personas han realizado este curso y han dejado más de 5408+ comentarios.
Contenido del curso
Bienvenido Regresión lineal 1-D: teoría y código Regresión lineal múltiple y regresión polinomial Problemas prácticos de aprendizaje automático Conclusión y próximos pasos Configuración de su entorno (preguntas frecuentes solicitadas por los estudiantes) Ayuda adicional con la codificación de Python para principiantes (preguntas frecuentes solicitadas por los estudiantes) Estrategias de aprendizaje efectivas para el aprendizaje automático (preguntas frecuentes por solicitud del estudiante) Apéndice / Final de preguntas frecuentes
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Curso práctico de AWS ML SageMaker con prueba de práctica. ¡Únase a las preguntas y respuestas del grupo de estudio en vivo!
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Contenido del curso
Introducción y limpieza Limpieza de SageMaker Conceptos de aprendizaje automático Evaluación del rendimiento del modelo Descripción general del servicio SageMaker Servicio de SageMaker y cambios en el SDK XGBoost: árboles potenciados por degradado Invocación de terminales de modelos de clientes externos Cambios de terminales sin tiempo de inactividad Tendencias emergentes de IA y problemas sociales Seguridad en la nube y administración de acceso Análisis de componentes principales ( PCA) Sistemas de recomendación – Máquinas de factorización Optimización de modelos y ajuste de hiperparámetros Pronóstico de series temporales – Detección de anomalías DeepAR – Bosque de corte aleatorio Servicios de inteligencia artificial (IA) S3 Arquitectura de lago de datos – Consolidación de datos Aprendizaje profundo y redes neuronales Traiga su propio algoritmo Almacenamiento para servidores AWS – Planes de soporte y bases de datos de comentarios sobre el uso local de AWS y otras tecnologías Examen de práctica: especialidad de aprendizaje automático certificado por AWS Otros recursos
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Estas son algunas de las preguntas más frecuentes sobre el aprendizaje de Aprendizaje Automático
¿Cuánto tiempo se tarda en aprender Aprendizaje Automático?
La respuesta a la pregunta «¿cuánto tiempo se tarda en aprender Aprendizaje Automático?» es… depende. Cada persona tiene unas necesidades diferentes y cada una tiene un contexto determinado, por lo que depende de cada persona.
Piensa en estas preguntas: ¿Para qué quieres aprender Aprendizaje Automático? ¿Cuál es tu punto de partida? ¿Eres principiante o tienes experiencia en Aprendizaje Automático? ¿Cuánto puedes practicar? ¿1 hora al día? ¿40 horas a la semana? Echa un vistazo a este curso sobre Aprendizaje Automático.
¿Es fácil o difícil aprender Aprendizaje Automático?
Aprender Aprendizaje Automático no es difícil para la mayoría de las personas. ¡Echa un vistazo a este curso sobre cómo aprender Aprendizaje Automático en poco tiempo!
¿Cómo puedo aprender Aprendizaje Automático rápidamente?
La forma más rápida de aprender Aprendizaje Automático es adquirir primero este curso de Aprendizaje Automático y luego practicar lo aprendido siempre que puedas. Incluso si solo practicas 15 minutos al día. La constancia es la clave.
¿Dónde puedo aprender Aprendizaje Automático?
Si quieres descubrir y aprender Aprendizaje Automático, Udemy te ofrece la mejor plataforma para aprender Aprendizaje Automático. ¡Consulta este curso sobre cómo aprender Aprendizaje Automático en poco tiempo