Stanford University Educación gratuita en línea

Aprendizaje automático (Machine learning & LLM)

Descripción

El aprendizaje automático es la base de las carreras más emocionantes en el análisis de datos de hoy. Aprenderá los modelos y métodos y los aplicará a situaciones del mundo real que van desde la identificación de temas de actualidad, hasta la creación de motores de recomendación, la clasificación de equipos deportivos y el trazado del camino de los zombis de las películas. Las principales perspectivas cubiertas incluyen: modelado probabilístico versus no probabilístico aprendizaje supervisado versus no supervisado Los temas incluyen: clasificación y regresión, métodos de agrupamiento, modelos secuenciales, factorización matricial, modelado de temas y selección de modelos. Los métodos incluyen: regresión lineal y logística, máquinas de vectores de soporte, clasificadores de árboles, refuerzo, máxima probabilidad e inferencia MAP, algoritmo EM, modelos ocultos de Markov, filtros de Kalman, medias k, modelos de mezcla gaussiana, entre otros. En la primera mitad del curso cubriremos técnicas de aprendizaje supervisado para regresión y clasificación. En este marco, poseemos una salida o respuesta que deseamos predecir en función de un conjunto de entradas. Analizaremos varios métodos fundamentales para realizar esta tarea y algoritmos para su optimización. Nuestro enfoque tendrá una motivación más práctica, lo que significa que desarrollaremos completamente una comprensión matemática de los algoritmos respectivos, pero solo tocaremos brevemente la teoría del aprendizaje abstracto. En la segunda mitad del curso pasamos a técnicas de aprendizaje sin supervisión. En estos problemas, el objetivo final es menos claro que predecir una salida basada en una entrada correspondiente. Cubriremos tres problemas fundamentales del aprendizaje no supervisado: agrupamiento de datos, factorización matricial y modelos secuenciales para datos dependientes del orden. Algunas aplicaciones de estos modelos incluyen recomendación de objetos y modelado de temas.

Precio: GRATIS para auditar!

Machine Learning a través de edX, una plataforma para la educación fundada por Harvard y MIT.

Aprendizaje automático (Machine learning & LLM)