Descripción del curso
Este capítulo presentará el aprendizaje automático y sus dos categorías principales: supervisado y no supervisado. Aprenderá qué son y cómo se usan. También aprenderá sobre cómo el aprendizaje automático está relacionado con la inteligencia artificial. En este capítulo se discutirá y explicará La importancia de los datos. Este capítulo también explicará la diferencia entre clasificación y regresión para el aprendizaje automático.
Objetivos de aprendizaje:
- Comprender qué es el aprendizaje automático
- Comprender la diferencia entre clasificación y regresión
Habilidades:
- Aprender la diferencia entre los enfoques de aprendizaje automático supervisados y no supervisados
- Aprender cuándo se necesita / es útil el aprendizaje supervisado frente al no supervisado
Lo que aprenderás
- Entienda qué es el aprendizaje automático y cómo se utiliza
- Distinga entre aprendizaje supervisado y no supervisado
- Explique la diferencia entre clasificación y regresión
- Describa cómo se relaciona el aprendizaje automático con la inteligencia artificial
- Reconozca la importancia de los datos en el aprendizaje automático
- Comience con JupyterLab para trabajo de aprendizaje automático
Puntos clave
- El aprendizaje automático tiene dos categorías principales: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado.
- El aprendizaje automático está relacionado con la inteligencia artificial.
- Los datos son importantes para el aprendizaje automático y sus aplicaciones.
- La clasificación y la regresión son diferentes enfoques utilizados en el aprendizaje automático.
- El capítulo introduce qué es el aprendizaje automático y cómo se utiliza.
Preguntas frecuentes
¿Qué cubre este curso?
Este capítulo introduce el aprendizaje automático y sus dos categorías principales, aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado, incluyendo qué son y cómo se utilizan. También cubre cómo se relaciona el aprendizaje automático con la inteligencia artificial, la importancia de los datos y la diferencia entre clasificación y regresión.
¿Cuáles son los objetivos de aprendizaje de este curso?
Los objetivos son entender qué es el aprendizaje automático y entender la diferencia entre clasificación y regresión.
¿Qué temas se incluyen en las lecciones?
Las lecciones incluyen Introducción a JupyterLab, Aprendizaje Automático y Sus Usos, Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial, Clasificación versus Regresión, Importancia de los Datos y Aprendizaje No Supervisado versus Aprendizaje Supervisado.
¿Qué habilidades ayuda a desarrollar este curso?
Cubre aprendizaje automático, algoritmos de aprendizaje automático, métodos de aprendizaje automático, aprendizaje automático automatizado, aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado.
