Machine Learning Aplicado
Domina Machine Learning desde cero hasta aplicaciones avanzadas. Aprende a implementar algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, construir modelos predictivos, y desplegar soluciones de ML en producción. Incluye introducción a Deep Learning y Redes Neuronales.
Lo que aprenderás:
- Fundamentos de Machine Learning
- Algoritmos de clasificación y regresión
- Clustering y aprendizaje no supervisado
- Feature Engineering y selección de variables
- Validación y evaluación de modelos
- Ensemble Methods y optimización
- Introducción a Deep Learning
- Despliegue de modelos en producción
Sobre este curso
Machine Learning es una de las habilidades más demandadas en el mercado laboral actual. Este curso te llevará desde los conceptos fundamentales hasta la implementación de modelos avanzados que puedes poner en producción.
Aprenderás los algoritmos más importantes de aprendizaje supervisado como regresión lineal, logística, árboles de decisión, random forests y gradient boosting. También explorarás técnicas de aprendizaje no supervisado como K-means, clustering jerárquico y reducción de dimensionalidad.
El curso incluye proyectos prácticos donde construirás sistemas de recomendación, detectores de fraude, clasificadores de imágenes y modelos predictivos para diferentes industrias. También aprenderás a desplegar tus modelos usando Flask y Docker para que puedan ser utilizados en aplicaciones reales.
Contenido del Curso
Módulo 1: Fundamentos de Machine Learning
- Introducción al Machine Learning
- Tipos de aprendizaje automático
- Preparación de datos para ML
- Train-test split y validación cruzada
Módulo 2: Algoritmos de Regresión
- Regresión lineal simple y múltiple
- Regresión polinomial
- Regularización: Ridge y Lasso
- Evaluación de modelos de regresión
Módulo 3: Algoritmos de Clasificación
- Regresión logística
- K-Nearest Neighbors (KNN)
- Support Vector Machines (SVM)
- Árboles de decisión
Módulo 4: Ensemble Methods
- Bagging y Random Forests
- Boosting: AdaBoost y Gradient Boosting
- XGBoost y LightGBM
- Stacking y voting
Módulo 5: Aprendizaje No Supervisado
- K-Means Clustering
- Clustering jerárquico
- DBSCAN y otros algoritmos
- PCA y reducción de dimensionalidad
Módulo 6: Deep Learning Basics
- Introducción a redes neuronales
- Backpropagation y optimización
- Redes neuronales con Keras
- Redes convolucionales básicas
Módulo 7: Despliegue de Modelos
- Serialización de modelos
- APIs con Flask
- Containerización con Docker
- Monitoreo de modelos en producción
Valoraciones de Estudiantes
El mejor curso de ML que he tomado. Muy completo y con proyectos realmente útiles. Conseguí trabajo como ML Engineer después de completarlo.
Excelente equilibrio entre teoría y práctica. Los instructores explican conceptos complejos de manera muy clara.
Impresionante la calidad del contenido. Ahora puedo implementar modelos de ML en mi empresa con confianza.