Envíanos tu consulta
Términos y condiciones *
logoImagina
iconoCurso

Curso de Machine Learning con Python

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Adquiere todos los conceptos necesarios sobre el «aprendizaje automático» de la mano del popular lenguaje de programación Python.

Empieza esta formación para entender qué es el aprendizaje automático y cómo crear programas evolutivos que se mejoren a sí mismos a partir de conjuntos complejos de datos.

iconClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClient
Aprende Machine Learning con Python: Curso completo

¿A quién va dirigido?

Este curso está orientado a todo profesional con interés en aprender machine learning con el lenguaje de programación Python.

Objetivos del curso de Machine Learning con Python

  • Conocer los fundamentos del Machine Learning
  • Aprender a emplear las principales librerías de Machine Learning utilizadas en proyectos reales
  • Aprender a crear soluciones no supervisadas y supervisadas
  • Crear modelos predictivos

¿Qué vas a aprender en este curso de Machine Learning con Python?

Adquiere todos los conceptos necesarios sobre el «aprendizaje automático» de la mano del popular lenguaje de programación Python. Empieza esta formación para entender qué es el aprendizaje automático y cómo crear programas evolutivos que se mejoren a sí mismos a partir de conjuntos complejos de datos.

Requisitos

  • Tener experiencia desarrollando con Python y conocer los fundamentos del lenguaje, además de tener conocimientos básicos del tratamiento de datos
  • Tener un equipo con acceso a un usuario con permisos de instalación donde realizar el curso
  • Tener Python (v3.x o superior), Git y Visual Studio Code instalado previamente en el equipo
  • Disponer de una cuenta de Google con acceso a Google Colab para realizar las sesiones prácticas
  • Especificaciones de hardware: Procesador Intel o AMD de 2GHz o superior, al menos 8GB de memoria RAM y mínimo 25GB de espacio en disco

Temario del curso de Machine Learning con Python

tema 1

Machine Learning y herramientas

  • ¿Qué es el ML?
  • Disciplinas
  • Ejemplos del mundo real
  • scikit-learn
  • ¿Qué es el Model Factory?
  • Google Colab
  • Jupyter Notebook
  • NumPy
  • SciPy
  • matplotlib
  • pandas
  • mglearn
  • Hugging Face
tema 2

Clasificación y Predicción

  • Predicciones
  • Regresión
  • Sobreajuste (Overfitting)
  • Desajuste (Underfitting)
  • Aprendizaje no supervisado
  • Aprendizaje sueprvisado
  • Aprendizaje no supervisado vs supervisado
tema 3

Aprendizaje no supervisado y preprocesado

  • Tipos de aprendizaje no supervisado
  • ¿Qué es el preprocesado?
  • Tipos de preprocesado
  • Transformación de datos
  • Reducción de dimensionalidad
  • Extracción de características
  • Aprendizaje múltiple
  • APC (Análisis Principal de Componentes)
  • Clustering
  • K-means
  • Clustering Aglomerativo
  • Clustering para segmentación de imagenes
  • Clustering para preprocesado
  • Clustering para aprendizaje semisupervisado
  • DBSCAN
  • Mezclas Gaussianas
  • Detección de anomalías con MG
tema 4

Aprendizaje supervisado

  • Regresión lineal
  • Descenso de gradiente
  • Regresión de polinomio
  • Modelos lineares regularizados
  • Regresión Ridge
  • Regresión Lasso
  • Regresión logística
  • Funcion Cost
  • Decision Boundaries
  • Regresión Softmax
tema 5

Representación de datos

  • Variables categóricas
  • Label Encoding
  • One Hot Encoding
  • scikit-learn
  • Data binning
  • Discretización
  • Modelos lineares
  • Interacciones
  • Polinomios
tema 6

Árbol de decisión

  • ¿Qué es un árbol de decisión?
  • Beneficios
  • Entrenamiento del árbol de decisión
  • Generar predicciones
  • Visualización del árbol de decisión
  • Algoritmo de árbol de clasificación y regresión (AACR/CART)
  • Complejidad computacional
  • Regularización de hiperparámetros
  • Regresión del árbol de decisión
tema 7

Reducción de dimensionalidad

  • RD (Reducción de dimensionalidad)
  • Enfoques principales para la RD
  • Proyección
  • Aprendizaje Manifold
  • APC aleatorio
  • APC incremental
  • APC Kernel
tema 8

Evaluación y mejora del modelo

  • Validación cruzada
  • ¿En qué nos beneficia la validación cruzada?
  • Validación cruzada con scikit-learn
  • K-fold
  • Ajuste de hiperparámetros
  • GridSearch
  • Evaluación de métricas
  • Clasificación binaria
  • Clasificación multiclase
  • Métricas de regresión
tema 9

Pipelines

  • Preprocesado para selección de parámetros
  • Creación de pipelines
  • Pipelines en Grid Search
  • Interfaz de Pipeline
  • make_pipeline
  • Acceder a los atributos
tema 10

Redes neuronales artificiales con Keras

  • ¿Qué es una red neuronal?
  • Keras
  • Neuronas biológicas
  • Realizando cálculos lógicos con neuronas
  • Neuronas artificiales
  • Perceptrón
  • Perceptrón multicapa (PM)
  • Retropropagación
  • Regresión del PM
  • Clasificación del PM
tema 11

Keras y TensorFlow

  • PM con Keras
  • TensorFlow
  • ¿Qué son los Tensores?
  • Sequential API
  • Functional API
  • Subclassing API
  • Callbacks
  • Visualización con TensorBoard
tema 12

Modelos personalizados con TensorFlow

  • Operaciones
  • NumPy
  • Conversiones de tipos
  • Personalización de modelos
  • Función de pérdida personalizada
  • Función de activación personalizada
  • Inicializadores personalizados
  • Regualizadores personalizados
  • Constraints personalizados
  • Métricas personalizados
  • Capas personalizados
  • Modelos personalizados
tema 13

Carga y preprocesado de datos con TensorFlow

  • ¿Qué es la Data API de TensorFlow?
  • Encadenamiento de transformaciones
  • Preprocesado de los daots
  • Cache prefetching
  • Formato TFRecord
  • Búfer de protocolo
  • Protobuf
  • Carga y análisis de datos

Curso de Machine Learning con Python bonificado para Empresas a través de FUNDAE

Somos entidad organizadora de FUNDAE, todas nuestras formaciones se pueden bonificar hasta el 100%, sujeto a vuestro crédito disponible y a cumplir con todos los requisitos de realización establecidos por la Fundación Estatal para el Empleo.

 

Si desconoces el funcionamiento de las bonificaciones, ofrecemos el servicio de gestión en FUNDAE, consúltanos cualquier duda que te surja.

Descargar Guía FUNDAE
imagenFundae
iconClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClient