¡Bienvenidos al curso Conceptos básicos de Machine Learning!
En este curso, analizaremos conceptos como: tipos de variables, estimación, optimización numérica, comparación de algoritmos y los tipos de aprendizaje que podemos utilizar. Estos conceptos nos servirán para verificar la calidad de nuestro algoritmo y comprender su proceso de aprendizaje.
Los contenidos de este curso los trabajaremos con la guía y ayuda del instructor Eduardo Marín.
Indicaciones iniciales
• El curso de Conceptos básicos de Machine Learning se encuentra diseñado para desarrollar su contenido en modalidad asincrónica con clases a tu propio ritmo. Dentro de cada lección, encontrarás detallado las sesiones que se han preparado para su desarrollo.
• Cada lección contiene múltiples videos con la explicación conceptual y práctica de cada temática. Posterior a la visualización de las grabaciones, al cierre de cada lección se dispone de una evaluación de conocimientos para la aprobación del curso. Al finalizar la última evaluación se dispondrá de acceso al certificado.
• Al ser un curso práctico asincrónico, se compartirán los medios y/o recursos necesarios para trabajar las actividades complementarias propuestas por el instructor. Estos medios pueden incluir ejercicios prácticos, artículos de lectura, presentaciones, entre otros. Los podrás encontrar en la sección Espacio práctico de cada lección.
Recuerda que cualquier duda referente al curso, la podrás realizar a través de nuestro canal de Slack. En donde también publicaremos comunicados importantes, y podrás interactuar con el grupo de trabajo y los instructores durante todo el curso.
¡Empecemos!
A continuación, da clic en la primera lección Estructuras de datos, para comenzar con el curso.