Curso gratis con certificación gratis: aprende Machine Learning de forma simple, desde datos y modelos hasta evaluación, ética y despliegue en proyectos reales.
Contenido del curso
Machine Learning en términos simples: qué hace y cuándo usarlo
2Datos para Machine Learning: calidad, estructura y significado
3Tipos de aprendizaje en Machine Learning: supervisado, no supervisado y por refuerzo
4De datos a predicciones: el flujo de trabajo de un modelo de Machine Learning
5Características y etiquetas en Machine Learning: lo que el modelo aprende realmente
6Modelos clásicos de Machine Learning explicados sin fórmulas
7Evaluación en Machine Learning: cómo saber si el modelo funciona
8Sobreajuste y generalización en Machine Learning: evitar que el modelo “memorice”
9Machine Learning responsable: sesgos, privacidad y explicabilidad
10De modelo a uso real: despliegue, monitoreo y mejora continua en Machine Learning
Descripción del curso
Machine Learning Explicado de Forma Simple es un curso ebook pensado para quienes quieren comprender la inteligencia artificial sin tecnicismos innecesarios. Si trabajas en Informática TI o te interesa la ciencia de los datos, aquí aprenderás a reconocer qué hace el Machine Learning, cuándo conviene aplicarlo y cómo se convierte en una herramienta útil para tomar decisiones y crear soluciones reales.
A lo largo del curso avanzarás de manera progresiva desde la base más importante: los datos. Entenderás por qué la calidad, la estructura y el significado de la información determinan el éxito de un modelo, y cómo se pasa de un conjunto de datos a predicciones mediante un flujo de trabajo claro. También descubrirás qué son las características y las etiquetas, y qué es lo que el modelo aprende realmente cuando intenta encontrar patrones.
Para que puedas elegir enfoques con criterio, se explican los principales tipos de aprendizaje en Machine Learning, como el supervisado, el no supervisado y el aprendizaje por refuerzo, con ejemplos de aplicación en problemas cotidianos. Además, conocerás modelos clásicos de Machine Learning explicados sin fórmulas, para que puedas identificar sus fortalezas y limitaciones y comunicar ideas técnicas con más confianza dentro de proyectos de inteligencia artificial y ciencia de los datos.
El curso también te guía en cómo evaluar si un modelo funciona, interpretando resultados de forma práctica y evitando errores comunes. Aprenderás a detectar el sobreajuste y a buscar la generalización, para que el sistema no se limite a memorizar. Y porque el impacto importa, incorporarás principios de Machine Learning responsable, abordando sesgos, privacidad y explicabilidad para construir soluciones más confiables.
Finalmente, verás cómo llevar un modelo a uso real mediante despliegue, monitoreo y mejora continua, entendiendo que el trabajo no termina al entrenar. Empieza ahora y construye una base sólida en Machine Learning e inteligencia artificial con un enfoque simple, claro y aplicable desde el primer día.
Este curso gratuito incluye:
10 páginas de contenido
Certificado digital de finalización del curso (Gratis)
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