Algoritmos inteligentes para el an谩lisis predictivo y la automatizaci贸n
Algoritmos que aprenden patrones a partir de datos etiquetados para hacer predicciones.
T茅cnicas para descubrir patrones ocultos en datos sin etiquetas.
Modelos inspirados en el cerebro humano para resolver problemas complejos.
Algoritmos que aprenden a tomar decisiones mediante prueba y error.
T茅cnicas fundamentales para preparar y limpiar datos para ML.
Pr谩cticas para llevar modelos de ML a producci贸n de manera eficiente.
Ecosistema fundamental para ML con librer铆as como pandas, numpy y scikit-learn.
Framework de Google para deep learning y redes neuronales avanzadas.
Framework din谩mico para investigaci贸n en deep learning y prototipado r谩pido.
Machine learning distribuido para el procesamiento de big data.
Herramientas como AutoML de Google, H2O.ai para automatizar el proceso de ML.
Plataformas para gesti贸n del ciclo de vida y orquestaci贸n de modelos ML.
Clasificaci贸n de im谩genes, detecci贸n de objetos y reconocimiento facial.
An谩lisis de sentimientos, chatbots y traducci贸n autom谩tica.
Algoritmos para recomendar productos, contenido y servicios personalizados.
Forecasting financiero, demanda de productos y an谩lisis de tendencias.
Estamos creando tutoriales pr谩cticos, notebooks de Jupyter y proyectos completos de machine learning. Pr贸ximamente incluiremos casos de estudio reales y datasets.