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Crea fácilmente tu primera red neuronal de aprendizaje no supervisado. Únete a +4700 estudiantes!
What you'll learn:- Aprender a programar Machine Learning en Python
- Aprender a programar Machine Learning en MATLAB
- Bases de Machine Learning y Data Science
- Qué es el aprendizaje no supervisado
- Qué es un mapa auto-organizado o Self Organizing Map (SOM/SOFM)
- Cómo funcionan las redes neuronales
- Cómo implementar un algoritmo de Machine Learning para agrupar conjuntos según determinadas características
- Cómo visualizar los resultados de las redes neuronales
- Cómo interpretar los distintos resultados obtenidos de un algoritmo de Machine Learning
CURSO EN LÍNEA CON ACCESO PARA SIEMPRE
¿Estás preparado para empezar tu camino para convertirte en un Data Scientist? ¡Este curso completo será tu guía para aprender a usar el poder de Python para analizar datos, crear visualizaciones asombrosas y usar algoritmos de aprendizaje automático potentes!
Ser Data Scientist está considerado como la profesión más atractiva del siglo XXI, por lo que si estás interesado en este mundo, este es el curso perfecto para ti.
¡Data Science es una carrera gratificante que te permite resolver algunos de los problemas más interesantes del mundo! ¡Este curso está diseñado tanto para principiantes sin experiencia en programación como para desarrolladores experimentados que buscan dar un primer paso a la ciencia de datos y al machine learning!
Este curso está diseñado para equilibrar la teoría y la implementación práctica, con guías completas de código para Jupyter, diapositivas y notas fáciles de referencia. ¡También tenemos muchos ejercicios para probar tus nuevas habilidades en el camino!
Este curso cubre una variedad de temas, incluyendo:
Introducción a Machine Learning
Introducción a Python
NumPy
Pandas
Matplotlib
Explicación completa del algoritmo SOM
Implementación del algoritmo SOM con y sin librerías en Python
Implementación del algoritmo SOM en Matlab
Aplicaciones prácticas del algoritmo SOM
Ya son más de 4 mil estudiantes los que se han unido a este curso. ¿A qué esperas?
¡Nos vemos en la primera lección!
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