Con este curso de aprendizaje automático con modelos basados en árboles en Python aprenderás a utilizar conjuntos y modelos basados en árboles para regresión y clasificación utilizando scikit-learn.
Los árboles de decisión son modelos de aprendizaje supervisado que se utilizan para problemas de clasificación y regresión. Los modelos de árbol presentan una gran flexibilidad que tiene un precio. Por un lado, los árboles son capaces de capturar relaciones complejas no lineales y, por otro, son propensos a memorizar el ruido presente en un conjunto de datos.
Al agregar las predicciones de árboles entrenados de manera diferente, los métodos de conjunto aprovechan la flexibilidad de los árboles al tiempo que reducen su tendencia a memorizar ruido. Los métodos de conjunto se utilizan en una variedad de campos y tienen un historial comprobado de ganar muchos concursos de aprendizaje automático.
En este curso, aprenderás a utilizar Python para entrenar árboles de decisión y modelos basados en árboles con la biblioteca de aprendizaje automático scikit-learn, fácil de usar. Comprenderás las ventajas y desventajas de los árboles y demostrará cómo el ensamblaje puede aliviar estas deficiencias mientras practicas con conjuntos de datos del mundo real. Finalmente, también comprenderás cómo ajustar los hiperparámetros más influyentes para aprovechar al máximo los modelos.
Este curso ha sido desarrollado por DataCamp, una plataforma popular entre empresas que buscan fortalecer las habilidades en análisis de datos. Con ella, a través de lecciones de R, Python, Excel, SQL y Shell, y áreas como ciencia de datos y machine learning, tendrás acceso a un aprendizaje interactivo desde casa, con el respaldo de un equipo de expertos.
El curso está dirigido a aquellas personas interesadas en analítica de datos, programación y estadística. También puede ser de interés para profesionales de diferentes sectores como el marketing digital y la publicidad, la economía y las finanzas o incluso la programación. Recetas para Cookeo
Para poder aprovechar al máximo el curso convendría tener conocimientos básicos de Python (ver cursos de Python gratuitos). Asimismo, necesitas contar con un ordenador con conexión estable a Internet para poder realizar el contenido del curso de forma online, el cual podrás llevar a cabo en español.
Para desarrollar este curso, DataCamp ha contado con la colaboración, entre otros, de Elie Kawerk. Los creadores de contenidos de DataCamp te ofrecen siempre el material que necesitas para profundizar en las áreas en las que quieres aprender y mejorar tu formación relacionada con la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la estadística.
El curso tiene una duración de 5 horas y está distribuido en 15 vídeos y 57 ejercicios. Podrás hacerlo a tu propio ritmo y contarás con todos los materiales y recursos necesarios.
Los temas a tratar a lo largo del curso son:
Accede al curso de aprendizaje automático con modelos basados en árboles en Python impartido por DataCamp. Tanto la inscripción como la participación están habilitadas de forma totalmente gratuita y tendrás 250 XP o puntos DataCamp para gastar diariamente (cada lección necesita de entre 50 y 100 puntos para ser llevada a cabo). Puedes conseguir hasta 6 cursos gratuitos de la plataforma DataCamp.
Si deseas obtener acceso completo a la biblioteca, con todos los certificados y proyectos, y evitar la restricción de XP diarios, solo tienes que realizar un upgrade desde tu perfil de DataCamp para la tramitación. Esto lo podrás conseguir por tan solo 12,15 € al mes.
Puedes seguir formándote con este curso de comercio y aprendizaje automático por Google o este otro curso para escribir Python de forma eficiente. Ambos son completamente gratuitos.
Curso de aprendizaje automático con modelos basados en árboles en Python
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meganicho
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2024-12-06
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