Profundiza en los fundamentos matemáticos del Machine Learning y lleva la probabilidad, la estadística y la teoría de la información a la práctica con NumPy, TensorFlow y PyTorch.
¿Utilizas herramientas como Scikit-learn, TensorFlow o PyTorch, pero quieres comprender las matemáticas que hacen funcionar sus algoritmos? Da el siguiente paso en tu formación y domina los fundamentos matemáticos del Machine Learning, profundizando en la probabilidad, la estadística y la teoría de la información. Aprende a interpretar datos, comprender modelos predictivos y tomar mejores decisiones en tus proyectos de inteligencia artificial.
A lo largo de este curso de Matemáticas para Machine Learning con Python, descubrirás cómo funcionan las principales distribuciones de probabilidad, cómo analizar datos mediante medidas estadísticas como la media, la varianza y la moda, y cómo aplicar conceptos de teoría de la información, como la entropía de Shannon, para comprender mejor el comportamiento de los datos y los algoritmos de aprendizaje automático.
También profundizarás en las dos grandes ramas de la estadística: estadística frecuentista y estadística bayesiana. Aprenderás sus fundamentos, sus diferencias y cómo utilizarlas para analizar la incertidumbre, realizar inferencias y resolver problemas reales de ciencia de datos. Además, descubrirás cómo funcionan los modelos de regresión y clasificación, esenciales para desarrollar sistemas capaces de realizar predicciones y reconocer patrones.
Todo ello con un enfoque 100 % práctico y aplicado a la inteligencia artificial, utilizando Python y herramientas como NumPy, TensorFlow y PyTorch. A través de ejemplos de código, demostraciones paso a paso y ejercicios prácticos, transformarás conceptos matemáticos abstractos en conocimientos que podrás aplicar directamente a tus proyectos de Machine Learning y Data Science.
De la mano de Juan Gabriel Gomila, continúa tu formación en las matemáticas esenciales para Machine Learning y desarrolla una comprensión más profunda de los algoritmos que impulsan la inteligencia artificial. Deja de limitarte a utilizar bibliotecas como una caja negra y empieza a entender qué ocurre detrás de cada modelo para convertirte en un profesional de la ciencia de datos más completo y preparado.
Domina los principios de la probabilidad, las técnicas de conteo y la combinatoria para comprender y calcular probabilidades en Machine Learning.
Comprende las variables aleatorias, las funciones de probabilidad y densidad, y su aplicación en modelos de aprendizaje automático.
Calcula medias, medianas, varianzas, desviaciones típicas, correlaciones y covarianzas para interpretar y analizar conjuntos de datos.
Descubre cómo medir la información y la incertidumbre mediante la entropía de Shannon y otros conceptos esenciales para Machine Learning.
Aprende los fundamentos de la inferencia estadística, el análisis frecuentista y el cálculo de probabilidades a posteriori mediante el enfoque bayesiano.
Importa, exporta, explora y limpia conjuntos de datos reales para prepararlos antes de aplicar algoritmos de Machine Learning.
Aplica regresión lineal simple, múltiple y logística para resolver problemas de predicción de valores continuos y clasificación de datos.
Aprende a crear, manipular y operar con tensores utilizando las principales bibliotecas de Python para Machine Learning y Deep Learning.
Comprende los fundamentos matemáticos que hacen funcionar los algoritmos de Machine Learning y Deep Learning para interpretar mejor sus resultados.
Ligency Team es un equipo internacional de expertos en programación, inteligencia artificial, ciencia de datos y tecnología, fundado por Kirill Eremenko y Hadelin de Pontevés, creadores de algunos de los cursos más populares del mundo en estas disciplinas. Con millones de estudiantes y un equipo multidisciplinar de más de 20 profesionales, nuestra misión es ofrecer formación práctica y de alta calidad que ayude a personas de cualquier nivel a desarrollar habilidades tecnológicas relevantes. Desde 2018, nuestros cursos están disponibles en español gracias a la colaboración con Juan Gabriel Gomila y Frogames Formación, acercando el mejor contenido educativo a la comunidad hispanohablante.
Matemático, Instructor Certificado de Unity e Instructor Online que ha formado a más de 600.000 estudiantes en todo el mundo en diferentes plataformas como Udemy y Platzi. CEO de Frogames Formación e impulsor de esta plataforma, aportando todo su conocimiento en Matemáticas, Machine Learning, Videojuegos, IA o Blockchain entre otros.
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