Curso “Introducción al Machine Learning” a través de MiriadaX.net

Introducción al Machine Learning

He terminado el curso “Introducción al Machine Learning” a través de MiriadaX.net. En el curso se imparte usando las herramientas disponibles en la web BigML.com, en su opción gratuita.

Formato del curso

El curso cuenta con 4 módulos en formato semanal, con un tiempo de dedicación estimado de 20 horas.

Introducción al Machine Learning 2

Resumen  del contenido del curso

Directamente de la web:

MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
Este módulo describe en qué consiste el Machine Learning, como disciplina dentro del área de conocimiento de la Inteligencia Artificial. Mediante ejemplos de uso, se plasma el grado de integración del aprendizaje automático en nuestros procesos cotidianos. Finalmente, se enumeran las tareas a realizar para resolver un problema desde cero utilizando esta técnica, e integrar el Machine Learning en nuestros Sistemas de Información.

MÓDULO 2. NUESTROS DATOS. ¿ESTÁN PREPARADOS PARA EL MACHINE LEARNING?
En este módulo se analiza qué tipo de datos son útiles para el Machine Learning, cuáles son sus orígenes y cómo es necesario unificarlos. Se discute la asignación de tipos a cada uno de los atributos o propiedades para su correcto análisis. Finalmente, se presentan ejemplos de algunas transformaciones de datos que pueden ser útiles para crear nuevos atributos a partir de los existentes con el fin de mejorar nuestros modelos de aprendizaje.

MÓDULO 3. SOLUCIONES DE MACHINE LEARNING: APRENDIZAJE SUPERVISADO
Este módulo explica con detalle alguna de las soluciones del Machine Learning a problemas de aprendizaje supervisado. Estos problemas engloban los casos de clasificación y regresión. Se presenta un estudio de la solución de un caso de clasificación mediante Árboles de decisión. Finalmente, se discute cómo valorar la bondad de un modelo mediante su evaluación.

MÓDULO 4. SOLUCIONES DE MACHINE LEARNING: APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
El objetivo de este módulo es explicar mediante ejemplos algunas de las soluciones del Machine Learning a problemas de aprendizaje no supervisado. Se tratarán los problemas de segmentación (clustering), detección de anomalías y descubrimiento de asociaciones.

Introducción al Machine Learning 3

Conclusiones

El curso está demasiado orientado al uso concreto de la herramienta utilizada, aunque se usan ejemplos prácticos que permiten ver las posibilidades de la misma.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *