🧠 Crea modelos inteligentes con datos reales
Aprende a desarrollar modelos de machine learning con Python y librerías como scikit-learn. Desde la preparación de datos hasta la integración de soluciones predictivas, este curso te guiará paso a paso para dominar el aprendizaje automático.
- Aplicar técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado
- Evaluar modelos con métricas clave como precisión y F1-score
- Optimizar modelos con técnicas como GridSearchCV
- Implementar redes neuronales básicas
- Integrar modelos en aplicaciones reales
🌟 Temas estrella del curso
Machine Learning
Aprende los fundamentos y aplicaciones prácticas del aprendizaje automático.
Modelos de Regresión y Clasificación
Implementa algoritmos como KNN, Naive Bayes, Random Forest, regresión lineal.
Redes Neuronales
Explora estructuras de redes neuronales simples y crea tu primer modelo.
Modelos en producción
Integra tus modelos en proyectos reales y lleva tu IA al siguiente nivel.
🛠️ Proyecto final: modelo predictivo real
Desarrollarás un modelo de aprendizaje automático para resolver un problema real. Desde la limpieza de datos, selección de algoritmo, evaluación con métricas y optimización, hasta la presentación del resultado como una solución aplicable.
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