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      ¿Buscas convertirte en experto en redes neuronales con Python? En esta publicación te contamos cómo lograrlo.

      El estudio de hacer que los sistemas informáticos actúen sin estar programados explícitamente se conoce como Aprendizaje Automático. En la última década, el aprendizaje automático nos ha brindado automóviles automatizados, reconocimiento de voz realista, búsqueda efectiva en la red y una experiencia enormemente avanzada del genoma humano.

      El aprendizaje automático es tan omnipresente hoy día que posiblemente lo uses muchas veces sin saberlo.

      Machine Learning es un boleto de primera clase para las carreras más emocionantes en ciencia de datos en la actualidad. A medida que las fuentes de datos proliferan junto con el poder de cómputo para procesarlos, ir directamente a los datos es uno de los enfoques más sencillos para obtener información y hacer predicciones rápidamente.

      El aprendizaje automático reúne la informática y los datos para aprovechar esa fuerza predictiva. Es una competencia imprescindible para todos los aspirantes a analistas de datos y científicos de datos o absolutamente todos los demás que deseen convertir todas esas estadísticas en bruto en tendencias y predicciones refinadas.

      ¿Cómo convertirse en un experto en aprendizaje automático paso a paso?

      Para ser un experto en aprendizaje automático, se pueden seguir los siguientes pasos:

      1.Aprende lo básico

      Para empezar, aumenta tu burbuja de comprensión de aprendizaje automático desde un conocimiento sencillo sobre la esfera hasta información fundamental sólida que consiste en los detalles más finos. Nunca te limites a solo estudiar los fundamentos del aprendizaje automático, sino que también abarques la ciencia de datos, Big Data, aprendizaje profundo, IoT, IA y todas sus tecnologías relacionadas.

      experto en Redes Neuronales 2.Repasa tus libros de programación

      Los conceptos básicos de Ciencias de la Computación son los criterios más vitales en tu ruta de dominio de este tema. Las estructuras de datos, los algoritmos, la computabilidad y la complejidad, y la arquitectura de la computadora son algunos de los temas cruciales en los que debes profundizar, ya que necesitas aplicarlos, implementarlos, adaptarlos o manejarlos en condiciones adecuadas mientras construyes esos algoritmos de aprendizaje automático. Profundiza y continúa repasando tus habilidades informáticas.

      3.Adquiere los conocimientos necesarios de estadística y probabilidad

      Ten un conocimiento claro sobre la probabilidad, ya que es el corazón de cualquier algoritmo de aprendizaje automático y, además, varias medidas y estrategias de evaluación de estadísticas que son importantes para construir y validar modelos a partir de los datos encontrados.

      4.Comprende el modelado y la evaluación de datos

      El conjunto de datos subyacente debe anticiparse para ubicar patrones beneficiosos y/o propiedades de predicción de instancias que antes no se veían. Como resultado, incluso si solo usas algoritmos típicos, necesitarás una comprensión sólida.

      5.Python

      Familiarizarse con el procedimiento y realizar operaciones simples realmente ayudará. Python es un lenguaje de programación muy famoso empleado en esta área.

      6.Consigue un hangout de modelos de aprendizaje no supervisados

      El estudio no supervisado se trata de estudiar a partir de datos de prueba que ya no se han clasificado mediante la identificación de puntos en común. Permite el descubrimiento de patrones anteriormente desconocidos dentro de los datos y el mejor momento para aplicar esto es mientras no tengas datos sobre los resultados deseados.

      7.Crear modelos de aprendizaje supervisado

      La intención número uno aquí es aproximar la función de mapeo en esa medida mientras obtienes datos de entrada nuevos (X), entonces es posible predecir las variables de salida (Y) para esos datos.

      8.No descuides el estudio del Big Data

      Adquirir conocimientos sobre cómo abordar estructuras de big data junto con algoritmos de aprendizaje automático te ayudará a reconocer y crear soluciones que puedan implementarse en la práctica.

      9.Explora modelos de aprendizaje profundo

      Con «automóviles sin conductor o el curso óptimo de un resultado de tratamiento médico», los modelos de aprendizaje profundo están logrando resultados excepcionales y alterando los negocios. Tarde o temprano, las máquinas desarrollarán sus propios cerebros artificiales, conocidos como “redes neuronales profundas”. Obtén conocimientos sobre las redes neuronales artificiales, el procesamiento del lenguaje natural y TensorFlow, y utilízalos para desarrollar modelos pequeños.

      Como hemos abordado hasta este punto, si quieres ser un experto en Redes Neuronales con Python, dominar el poder de los datos y aprender sobre Machine Learning, debes formarte. ¿Cuál es la formación más apropiada? Sigue leyendo.

      Máster en Ciencia de Datos

      Un Máster en Ciencia de Datos te ofrece todos los conocimientos y habilidades para aprender sobre machine learning y ser un experto en redes neuronales con Python.

      Uno de los mejores programas de estudio del mercado lo ofrece Immune Technology Institute. Gracias a esta formación, podrás especializarte en ciencia de datos desde cero y profundizar en Inteligencia Artificial y Machine Learning, entre otros aspectos a través de un máster online, innovador y colaborativo.

      Como parte de las materias que estudiarás en este máster, figuran una introducción a las tecnologías de la información, la programación en Python, las fuentes de datos y Data Stack, la analítica de datos y visualización, la Inteligencia Artificial y Machine Learning y la aplicación de Data Science al negocio. ¿Te animas?

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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.

      Residencia Universitaria La Inmaculada en Madrid