Aprendizaje Automático Supervisado con Regresión Logística y Naive Bayes

Comprender cómo las máquinas aprenden de datos etiquetados es el primer paso hacia una carrera en ciencia de datos e inteligencia artificial. Este curso proporciona un camino claro a través del aprendizaje supervisado, centrándose en dos de los algoritmos más confiables y ampliamente utilizados para tareas de clasificación. Desarrollarás una base sólida en aprendizaje supervisado, pasando de conceptos teóricos a la implementación práctica utilizando herramientas de datos modernas. Al final de este curso, tendrás las habilidades para construir, evaluar y refinar tus propios modelos predictivos. Lo que aprenderás: - Comprender el flujo de trabajo central del aprendizaje automático supervisado, desde la preparación de datos hasta la predicción. - Aplicar la regresión logística para resolver problemas de clasificación binaria del mundo real. - Implementar Naive Bayes para tareas probabilísticas como filtrado de texto y categorización. - Evaluar la precisión del modelo utilizando métricas de rendimiento modernas y matrices de confusión. - Practicar el manejo de datos utilizando bibliotecas de dataframes modernas y técnicas de preprocesamiento. - Explorar conceptos fundamentales de MLOps para comprender el ciclo de vida de un modelo de aprendizaje automático. El curso comienza con terminología esencial y conceptos básicos antes de profundizar en la mecánica de cada algoritmo a través de explicaciones escritas claras y ejercicios basados en código. Aprenderás a interpretar resultados y mejorar el rendimiento del modelo a través de pruebas iterativas. Este curso está diseñado para principiantes absolutos que desean comprender la lógica detrás del aprendizaje automático sin necesidad de una profunda formación matemática. No se requiere experiencia previa. Comienza a dominar el aprendizaje automático supervisado a través de instrucciones claras y escritas hoy mismo.