Descripción del curso
En estas lecciones aprenderá a aplicar técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas complejos del mundo real en diversos dominios, como las finanzas y la biología. Aprenderá sobre los modelos de clasificación y cómo se pueden utilizar para resolver desafíos como el análisis de tensión/deformación de una presa, como un ejemplo notable. También descubrirá cómo usar Pandas para el procesamiento de datos y Seaborn para la visualización flexible de datos, lo que le permite analizar e interpretar eficazmente grandes conjuntos de datos.
Además, explorará cómo crear conjuntos de datos de entrenamiento y prueba utilizando la función train_test_split() y evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas como la precisión y las matrices de confusión.
Al familiarizarse con técnicas como la clasificación, el procesamiento de datos Pandas y la visualización Seaborn, mejorará en gran medida sus habilidades del mundo real en múltiples industrias y áreas de práctica.
Lo que aprenderás
- Aplique técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en dominios como finanzas y biología
- Construya e implemente modelos de clasificación para desafíos como análisis de esfuerzo/deformación de una presa e interprete los resultados
- Procese y analice grandes conjuntos de datos usando Pandas
- Visualice patrones y relaciones de datos usando Seaborn
- Cree conjuntos de datos de entrenamiento y prueba usando la función train_test_split()
- Evalúe el desempeño del modelo usando métricas como precisión y matrices de confusión
Puntos clave
- Las técnicas de aprendizaje automático pueden aplicarse para resolver problemas complejos del mundo real en dominios como finanzas y biología.
- Los modelos de clasificación pueden abordar desafíos como análisis de esfuerzo/deformación para una presa.
- Pandas permite el procesamiento, análisis e interpretación efectivos de grandes conjuntos de datos.
- Seaborn proporciona visualización de datos flexible para explorar patrones y relaciones de datos.
- El desempeño del modelo puede evaluarse usando métricas como precisión y matrices de confusión, con conjuntos de datos divididos mediante la función train_test_split().
Preguntas frecuentes
¿Qué aprenderé en este curso?
Aprenderá a aplicar técnicas de aprendizaje automático a problemas del mundo real, construir e interpretar modelos de clasificación, procesar datos con Pandas y visualizar datos usando Seaborn. El curso también cubre la creación de conjuntos de datos de entrenamiento y prueba con train_test_split() y la evaluación de modelos usando precisión y matrices de confusión.
¿Qué ejemplo del mundo real usa el curso para la clasificación?
Usa el análisis de esfuerzo/deformación de una presa como un ejemplo notable de aplicación de modelos de clasificación a desafíos del mundo real.
¿Qué herramientas y habilidades cubre este curso?
El curso cubre TensorFlow, aprendizaje automático y métodos de aprendizaje automático, entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, conjuntos de datos de entrenamiento, Pandas para procesamiento de datos, Seaborn para visualización y Azure Machine Learning.
¿Qué temas se cubren en las lecciones?
Las lecciones cubren Problemas del Mundo Real, el Conjunto de Datos de Clasificación, entrenar un modelo y probar el conjunto de datos de clasificación.
