Introducción
El aprendizaje automático es de muchas maneras la intersección de dos materias: la ciencia de datos y la ingeniería de software. El objetivo del aprendizaje automático es usar datos para crear un modelo predictivo que se pueda incorporar a una aplicación o servicio de software. Para lograr este objetivo, es necesaria la colaboración entre científicos de datos que exploran y preparan los datos antes de usarlos para entrenar un modelo de Machine Learning y los desarrolladores de software que integran los modelos en aplicaciones en las que se usan para predecir nuevos valores de datos (un proceso conocido como inferencia).
En este módulo, explorará algunos de los conceptos básicos en los que se basa el aprendizaje automático, aprenderá a identificar diferentes tipos de modelos de Machine Learning y a examinar las formas en que se entrenan y evalúan esos modelos. Por último, aprenderá a usar Microsoft Azure Machine Learning para entrenar e implementar un modelo de Machine Learning sin necesidad de escribir ningún código.
Nota:
El aprendizaje automático se basa en técnicas matemáticas y estadísticas, algunas de las cuales se describen de forma general en este módulo. No se preocupe si no es un experto en matemáticas. El objetivo del módulo es ayudarle a hacerse una idea de cómo funciona el aprendizaje automático: mantendremos las matemáticas en el mínimo necesario para comprender los conceptos básicos.