Desarrollar habilidades básicas de aprendizaje automático. Agregue técnicas de aprendizaje profundo, supervisadas y no supervisadas a su caja de herramientas de ciencia de datos.
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En la especialización en aprendizaje automático aprenderemos sobre aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y una introducción al aprendizaje profundo. Aplique algoritmos de aprendizaje automático a datos del mundo real, comprenda cuándo usar cada modelo y por qué, y mejore el rendimiento de sus modelos.
Esta especialización se puede tomar para obtener crédito académico como parte del programa de Maestría en Ciencias en Ciencias de Datos o Ciencias de la Computación de CU Boulder que se ofrece en la plataforma Coursera. Estos títulos acreditados ofrecen cursos enfocados, clases cortas de 8 semanas y pago por uso. La admisión se basa en el desempeño en tres cursos preliminares y no en el historial académico. Los títulos de CU en Coursera son ideales para recién graduados o profesionales en activo.
En esta pasantía, construirá un sistema de recomendación de películas, identificará cánceres basándose en secuencias de ARN, aplicará CNN en patología digital, practicará técnicas de PNL en tweets de desastres e incluso creará imágenes de perros con la ayuda de GAN. Completarás un proyecto final en el que aplicarás aprendizaje supervisado, no supervisado y profundo para demostrar tu experiencia en el curso.
