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Actualidad

¿Cómo aprender Machine Learning?

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El aprendizaje automático se trata de enseñar a las computadoras cómo obtener conocimiento de los datos para tomar decisiones o hacer predicciones. ¿Buscas conocer cómo aprender Machine Learning? Te contamos a continuación.

Para un verdadero aprendizaje automático, la computadora debe poder aprender a identificar patrones sin estar programada explícitamente para ello.

El Machine Learning se encuentra en la intersección de las estadísticas y la informática, pero puede usar muchas “máscaras” diferentes. De hecho, está muy relacionado con el Data Science, Big Data, la Inteligencia Artificial, Analítica Predictiva, Estadística Computacional, Minería de Datos, etc.

Si bien el aprendizaje automático se superpone en gran medida con esos campos, no debe agruparse crudamente con ellos. Por ejemplo, el Machine Learning es una herramienta para la ciencia de datos.

Tabla de contenidos

  • Ejemplos de Aprendizaje Automático
    • ¿Por qué aprender Machine Learning?
    • De esta forma puedes aprender Machine Learning

Ejemplos de Aprendizaje Automático

Aquí hay algunos ejemplos de Machine Learning:

Supervised Learning: es un enfoque para crear inteligencia artificial (IA), donde un algoritmo de computadora se entrena con datos de entrada que han sido etiquetados para una salida en particular. El modelo se entrena hasta que puede detectar los patrones subyacentes y las relaciones entre los datos de entrada y las etiquetas de salida, lo que le permite generar resultados de etiquetado precisos cuando se le presentan datos nunca antes vistos.

Unsupervised Learning: las empresas de marketing utilizan «amablemente» cientos de indicadores demográficos y de comportamiento para segmentar a los clientes en grupos de ofertas específicos.

Reinforcement Learning: una computadora y una cámara dentro de un automóvil autónomo interactúan con la carretera y otros automóviles para aprender a moverse por la ciudad.

Cómo aprender Machine Learning¿Por qué aprender Machine Learning?

Existen razones increíbles para aprender Machine Learning. Aquí hay algunas:

La demanda de aprendizaje automático está en auge en todo el mundo, con salarios muy atractivos. Los científicos de datos, los ingenieros de software y los analistas de negocios se benefician al conocer el aprendizaje automático.

Asimismo, los datos están transformando todo lo que hacemos. Todas las organizaciones, desde nuevas empresas hasta gigantes tecnológicos y corporaciones, están compitiendo para aprovechar sus datos. Los datos grandes y pequeños seguirán remodelando la tecnología y los negocios.

Por otro lado, aprender Machine Learning es genial. Tiene una combinación única de descubrimiento, ingeniería y aplicación comercial que lo hace único en su clase. Te divertirás muchísimo con este campo rico y vibrante.

De esta forma puedes aprender Machine Learning

Cada uno de nosotros tiene una formación, un conocimiento y una experiencia únicos. No existe una receta universal para que todos aprendan el aprendizaje automático. Pero sí existen caminos, entre ellos estudiar un máster.

Si estás entusiasmado con el aprendizaje automático, simplemente continúa y hazlo. Disfrutarás de nuevos conocimientos, practicarás nuevas habilidades e ingresarás al mercado laboral sin problemas. Obviamente, este es el escenario más conveniente para tu futura carrera y desarrollo.

Puedes obtener una formación en Machine Learning y entrar en el campo si estudias un máster. En cambio, nos gustaría hablar sobre la educación en línea llegados a este punto.

Ha habido un gran aumento de la demanda de formación en línea recientemente, con muchas nuevas oportunidades para los estudiantes. Estos son algunos de los beneficios de la educación en línea:

Siempre que tengas acceso a Internet, puedes obtener los mejores programas educativos del mundo de las mejores universidades y escuelas de negocios.

El precio de obtener un título de máster en línea es mucho más asequible en comparación con el formato tradicional, de tiempo completo y en el lugar.

Los estudiantes tienen flexibilidad en su horario. Tú decides cuándo estudiar, cuánto tiempo y dónde.

No es necesario perder el tiempo viajando y hablando de cosas triviales, puedes concentrarte en aprender. La mayoría de los materiales de trabajo están en formato digital (libros electrónicos, videos, cuestionarios), por lo que siempre puedes recapitular y actualizar.

Las ventajas de la educación en línea son obvias. Todos queremos pagar menos, saber más, ser eficientes y tener más tiempo para nosotros mismos. La educación en línea nos brinda estas oportunidades.

Por otro lado, para aprender Machine Learning, debes dominar Python, lenguaje de programación considerado una excelente opción para proyectos de inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Si quieres formarte en programación avanzada en Python, te recomendamos el Máster en Programación avanzada en Python para Hacking, Big Data y Machine Learning de EIP, Escuela Internacional de Posgrados.

Este programa online, en tan solo 12 meses, te transformará en un profesional altamente cualificado con habilidades y competencias para realizar trabajos de programación en Python especializado en campos avanzados y más concretamente Big Data, Hacking y Machine Learning.

Si quieres información y opiniones sobre este máster, solicita asesoramiento gratuito.

EIP -Escuela Internacional de Posgrados

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Carlos M. Calzadilla
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Experto en redacción de contenidos web sobre educación, especialmente en el sector de másteres y posgrados. Durante años, he trabajado en empresas periodísticas y del sector académico creando contenidos al respecto.

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