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Machine Learning desde Cero

Del «esto suena complicado» al «esto lo puedo aplicar» en menos de lo que cuesta decir Machine Learning. Introducción real, sin fórmulas imposibles.

Machine Learning suena a ciencia de datos de otro planeta, pero en el fondo es una idea sencilla: enseñar a una máquina a encontrar patrones que a nosotros nos costaría ver. Esta Cápsula desmonta el misterio y te lleva por los tipos de aprendizaje automático que existen, de forma progresiva y aplicada.

Terminarás entendiendo la diferencia entre aprendizaje supervisado, no supervisado, por refuerzo y profundo, y sabiendo en qué proyectos reales se usa cada uno.

Entiende qué es el Machine Learning y por qué está detrás de tantas decisiones automatizadas.
Diferencia el aprendizaje supervisado del no supervisado, con ejemplos reales.
Descubre el Reinforcement Learning y cómo aprenden los sistemas a base de prueba y error.
Da tus primeros pasos en Deep Learning sin perderte en la teoría matemática.

Introducción al Machine Learning: Qué es, cómo funciona y por qué importa.
ML Supervisado: Cuando la máquina aprende con ejemplos etiquetados.
ML No Supervisado: Cuando la máquina encuentra patrones sin ayuda.
Reinforcement Learning: Aprender a base de prueba, error y recompensa.
Deep Learning: La puerta de entrada a las redes neuronales.

Para quien quiere entender de verdad qué hay detrás del término «Machine Learning», más allá del titular.

El profesional de datos que quiere dar el salto de la estadística al aprendizaje automático.
El curioso que quiere entender cómo funcionan las recomendaciones de Netflix o Spotify.
El que busca especializarse para diferenciarse en el mercado laboral.
El emprendedor que valora si el Machine Learning tiene sentido para su producto.

Se recomienda tener una base mínima de conocimientos básicos de estadística, aunque no es imprescindible para empezar.