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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/aprende-machine-learning-desde-cero-con-python/
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Coursera 上的《Aprende Machine Learning Desde Cero con Python》课程是一门面向初学者的机器学习入门课程。 **课程概述：** 本课程旨在帮助学习者全面理解机器学习的概念、基础知识、算法构建方法以及其重要性。通过实践有趣的方式，课程将从浅入深地讲解机器学习知识，让学习者能够轻松直观地掌握。本课程无需任何机器学习背景知识，适合零基础学习者。 **课程结构：** * **Python 基础编程：** 学习构建模型所需的 Python 基础知识。 * **Pandas 数据处理：** 掌握 Pandas 库，用于机器学习模型训练前的数据预处理。 * **NumPy 向量矩阵操作：** 学习 NumPy 库，用于处理 Python 中的向量和矩阵。 * **机器学习导论：** 理解机器学习的重要性及其在各领域的应用。 * **机器学习模型构建：** 分步学习如何创建自己的机器学习算法。 * **监督学习：** 学习监督学习的概念、用法，并用 Python 从零开始实现示例。 * **无监督学习：** 学习常用的无监督学习方法，并使用 Scikit-learn 等流行库实现示例。 * **神经网络：** 介绍神经网络概念，使用 TensorFlow、Keras 和 Scikit-learn 等库进行实现，并通过时尚领域的分类问题展示 TensorFlow 的实际应用。 * **强化学习：** 介绍强化学习的基础概念，并通过简单的图示例进行讲解。 * **深度学习：** 提供深度学习的基础介绍，并使用卷积神经网络实现第一个深度学习示例。
Todo el mundo habla sobre Machine Learning pero ¿Entendemos realmente lo que es? ¿ Cual son las bases? ¿ Como podemos crear nuestros propios algoritmos? ¿Por que es importante conocerlo? En este curso te vamos a explicar los conceptos más importante que debemos conocer sobre el Machine Learning de una forma práctica y divertida. Iremos avanzando poco a poco desde conceptos sencillos a aspectos más complejos, para que seas capas de aprender de una forma fácil e intuitiva.El curso está pensando para que puedas aprender desde cero, sin necesidad de tener conocimientos previos sobre este mundo.El curso está estructurado de la siguiente forma:Programación Básica en Python, donde veremos los aspectos básicos que debes manejar en Python para realizar el cursoManejo de Pandas, que nos ayudará a todo el proecesamiento de datos previo que necesitamos para entrenar a nuestros modelos de Machine LearningAprenderás Numpy, Una librería muy empleada a la hora de trabajar con vectores y matrices en PythonIntroducción al Machine Learning. En esta sección de Introducción comprenderás por que es importante conocer esta tecnología que este revolucionando el mundo y veremos ejemplos de aplicación¿Como se construye un modelo de Machine Learning? Verás paso a paso lo que se necesita para que puedas crear tus Algoritmos de Machine LearningAprendizaje Supervisado, estudiaremos que es, como podemos usarlo e implementaremos un ejemplo desde cero usando PythonAprendizaje No Supervisado Veremos algunos de los métodos mas empleados e implementaremos algunos ejemplos haciendo uso de librerías populares como Scikit LearnRedes Neuronales. En este modulo explicaremos que son las redes neuronales y como podemos implementarlas haciendo uso de librería populares como: TensorFlow ,Keras y Scikit Learn. Veremos además un ejemplo real de como solucionar un problema de clasificación en el sector de la moda, aplicando redes neuronales con TensorFlow.Aprendizaje Reforzado, Introduciremos los conceptos básicos y veremos un ejemplo sencillo usando Grafos.Deep Learning, Veremos una introducción básica a que es Deep Learning e implementaremos nuestro primer ejemplo usando haciendo uso de redes neuronales convolucionales.
