Profundiza en las matemáticas esenciales para Machine Learning, desde el cálculo de gradientes y la optimización hasta las matrices Hessianas y los algoritmos fundamentales, utilizando TensorFlow y PyTorch.
Domina las matemáticas avanzadas para Machine Learning y Deep Learning y aprende a aplicar los conceptos que hacen posible el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. En esta tercera parte de la trilogía de Fundamentos Matemáticos para Machine Learning, profundizarás en técnicas de optimización, estructuras de datos y algoritmos esenciales para desarrollar modelos más eficientes, precisos y escalables.
Aprende cómo funcionan los algoritmos de optimización en Machine Learning, desde el descenso de gradiente y el descenso de gradiente estocástico (SGD) hasta métodos avanzados basados en matrices Hessianas y optimizadores adaptativos como Adam, RMSProp y AdaGrad. Comprenderás cómo ajustar los parámetros de una red neuronal, mejorar la convergencia y optimizar el entrenamiento de modelos de Deep Learning.
Explora las estructuras de datos y los algoritmos fundamentales para inteligencia artificial, incluyendo listas, pilas, colas, arrays, matrices, árboles de decisión y grafos. Descubrirás cómo organizar y procesar grandes volúmenes de datos, analizar la complejidad computacional y utilizar estructuras eficientes para mejorar el rendimiento de tus aplicaciones de Machine Learning.
Lleva la teoría a la práctica mediante Python, NumPy, TensorFlow y PyTorch, implementando algoritmos de optimización, manipulando tensores y entrenando modelos de aprendizaje automático. También aprenderás a evaluar su rendimiento mediante métricas como precisión, recall, F1-score y AUC, aplicando técnicas de regularización, validación cruzada y ajuste de hiperparámetros.
Al finalizar este curso avanzado de matemáticas para Machine Learning, habrás consolidado tus conocimientos de álgebra lineal, cálculo y estadística, y comprenderás cómo conectarlos con los algoritmos y herramientas utilizados en inteligencia artificial. Estarás preparado para afrontar problemas más complejos, optimizar redes neuronales y desarrollar soluciones de Machine Learning con una base matemática y computacional sólida.
Comprende cómo funcionan los algoritmos de optimización y aprende a minimizar funciones de coste para mejorar el entrenamiento de modelos de Machine Learning.
Implementa técnicas de gradiente descendente, SGD y mini-batches para optimizar parámetros y mejorar la convergencia de modelos de aprendizaje automático.
Explora métodos de segundo orden, matrices Hessianas y optimizadores adaptativos como Adam, Nadam y RMSProp para entrenar redes neuronales de forma eficiente.
Aprende a utilizar listas, pilas, colas y deques para organizar información y mejorar la eficiencia computacional de tus algoritmos.
Implementa árboles de decisión, Random Forest y Gradient Boosting para resolver problemas de clasificación y regresión en Machine Learning.
Domina el preprocesamiento de datos y las operaciones avanzadas con arrays, matrices y tensores utilizando NumPy, TensorFlow y PyTorch.
Comprende el funcionamiento de grafos y DAGs y su aplicación en la representación de operaciones y flujos computacionales de modelos de Deep Learning.
Evalúa modelos de clasificación y regresión mediante métricas de rendimiento, validación cruzada y técnicas para detectar y reducir el sobreajuste.
Implementa, entrena y optimiza modelos de Machine Learning y Deep Learning con Python, aplicando los fundamentos matemáticos y algorítmicos aprendidos.
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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