Instructor condujo el entrenamiento
Fundamentals of Machine Learning
La formación dirigida por un instructor (ILT) es una forma tradicional de educación que implica que un instructor cualificado dirija un aula o una sesión virtual para impartir formación a los alumnos.
Plazas limitadas disponibles, inscríbete antes de la fecha February 23, 2026.
¿Por qué debería comprar un curso dirigido por un instructor?
Invertir en un curso dirigido por un instructor ofrece varias ventajas que pueden mejorar enormemente su experiencia de aprendizaje. Uno de los beneficios clave es la oportunidad de recibir orientación experta de profesionales experimentados que poseen un amplio conocimiento y experiencia en el tema. Estos instructores pueden ofrecer información valiosa, abordar sus consultas y brindar orientación adaptada a sus necesidades específicas. Además, los cursos dirigidos por un instructor siguen un plan de estudios bien estructurado, lo que garantiza un viaje de aprendizaje integral que cubre todos los temas esenciales. Este enfoque estructurado le permite progresar de manera lógica y organizada, construyendo una base sólida de conocimientos. Además, los cursos dirigidos por un instructor a menudo brindan comentarios personalizados, lo que le permite recibir evaluaciones y orientación individualizadas para mejorar su comprensión y sus habilidades.
Certificado profesional.
Obtener una certificación de finalización es un beneficio importante que se obtiene con muchos cursos dirigidos por un instructor. Esta certificación sirve como reconocimiento formal de su finalización exitosa del curso y muestra su compromiso con el aprendizaje y el desarrollo profesional. Puede ser una valiosa adición a su currículum o cartera, destacando su experiencia y dedicación en un campo o conjunto de habilidades específico. La certificación demuestra a empleadores, clientes o colegas que ha adquirido los conocimientos y habilidades necesarios para realizar tareas de manera efectiva. Puede mejorar su credibilidad y abrir puertas a nuevas oportunidades o avances profesionales. Además, la certificación brinda una sensación de logro y satisfacción, validando el tiempo y el esfuerzo invertido en el curso. En última instancia, la certificación de finalización ofrece evidencia tangible de su compromiso con el aprendizaje continuo y el crecimiento profesional, lo que la convierte en un activo valioso en el competitivo mercado laboral actual.
Hora prevista
4 Months
Inscríbete por
February 23, 2026
Habilidades adquiridas
No se requieren títulos ni habilidades.
¿Como funciona?
Reunión de Zoom con el estudiante dos veces por semana.
Como educador, he implementado un enfoque de aprendizaje estructurado mediante la realización de reuniones de Zoom con mis alumnos dos veces por semana. Esta plataforma interactiva se ha convertido en una herramienta invaluable para fomentar conexiones significativas y facilitar debates interesantes en un aula virtual.
Soporte de tutores de IA.
El apoyo de la tutoría desempeña un papel crucial a la hora de guiar a las personas hacia el crecimiento personal y profesional. Al ofrecer tutoría, proporciono un espacio seguro y de apoyo para que las personas exploren sus metas, desafíos y aspiraciones.
Tareas y calificaciones.
Las tareas y las calificaciones son componentes esenciales del proceso educativo, ya que permiten a los estudiantes demostrar su comprensión de conceptos y habilidades y, al mismo tiempo, brindan a los maestros un medio para evaluar su progreso. Las tareas están diseñadas para reforzar el aprendizaje, fomentar el pensamiento crítico y promover la resolución independiente de problemas.
Habilidades que obtendrás
Plan de estudios
Foundations of Machine Learning
- Welcome
- Scope, Terminology, Prediction, and Data
- Putting the Machine in Machine Learning
- Examples of Learning Systems
- Evaluating Learning Systems
- A Process for Building Learning Systems
- Assumptions and Reality of Learning
- About Our Setup
- The Need for Mathematical Language
- Our Software for Tackling Machine Learning
- Probability
- Linear Combinations, Weighted Sums, and Dot Products
- A Geometric View: Points in Space
- Notation and the Plus-One Trick
- Getting Groovy, Breaking the Straight-Jacket, and Nonlinearity
- NumPy versus “All the Maths”
- Floating-Point Issues
Comparing Machine Learning Algorithms
- Classification Tasks
- A Simple Classification Dataset
- Training and Testing: Don’t Teach to the Test
- Evaluation: Grading the Exam
- Simple Classifier #1: Nearest Neighbors, Long Distance Relationships, and Assumptions
- Simple Classifier #2: Naive Bayes, Probability, and Broken Promises
- Simplistic Evaluation of Classifiers
- A Simple Regression Dataset
- Nearest-Neighbors Regression and Summary Statistics
- Linear Regression and Errors
- Optimization: Picking the Best Answer
- Simple Evaluation and Comparison of Regressors
- Revisiting Classification
- Decision Trees
- Support Vector Classifiers
- Logistic Regression
- Discriminant Analysis
- Assumptions, Biases, and Classifiers
- Comparison of Classifiers: Take Three
- Linear Regression in the Penalty Box: Regularization
- Support Vector Regression
- Piecewise Constant Regression
- Regression Trees
- Comparison of Regressors: Take Three
- Ensembles
- Voting Ensembles
- Bagging and Random Forests
- Boosting
- Comparing the Tree-Ensemble Methods
Building Machine Learning Models
- Feature Engineering Terminology and Motivation
- Feature Selection and Data Reduction: Taking out the Trash
- Feature Scaling
- Discretization
- Categorical Coding
- Relationships and Interactions
- Target Manipulations
- Models, Parameters, Hyperparameters
- Tuning Hyperparameters
- Down the Recursive Rabbit Hole: Nested Cross-Validation
- Pipelines
- Pipelines and Tuning Together
- Feature Selection
- Feature Construction with Kernels
- Principal Components Analysis: An Unsupervised Technique
Evaluating Model Performance
- Evaluation and Why Less Is More
- Terminology for Learning Phases
- Major Tom, There’s Something Wrong: Overfitting and Underfitting
- From Errors to Costs
- (Re)Sampling: Making More from Less
- Break-It-Down: Deconstructing Error into Bias and Variance
- Graphical Evaluation and Comparison
- Comparing Learners with Cross-Validation
- Baseline Classifiers
- Beyond Accuracy: Metrics for Classification
- ROC Curves
- Another Take on Multiclass: One-versus-One
- Precision-Recall Curves
- Cumulative Response and Lift Curves
- More Sophisticated Evaluation of Classifiers: Take Two
- Baseline Regressors
- Additional Measures for Regression
- Residual Plots
- A First Look at Standardization
- Evaluating Regressors in a More Sophisticated Way: Take Two
Integrated Applications and Capstone
- Working with Text
- Clustering
- Working with Images
- Optimization
- Linear Regression from Raw Materials
- Building Logistic Regression from Raw Materials
- SVM from Raw Materials
- Neural Networks
- Probabilistic Graphical Models
preguntas frecuentes
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