Fundamentos de la ciencia de datos para el aprendizaje automático
Microsoft Learn proporciona varias maneras interactivas de obtener una introducción al aprendizaje automático clásico. Estas rutas de aprendizaje le permitirán ser productivo por sí mismo y también son una base excelente para pasar a temas de aprendizaje profundo.
Desde los modelos de Machine Learning clásicos más básicos hasta el análisis exploratorio de datos y la personalización de arquitecturas, se le guiará por contenido conceptual fácil de entender y cuadernos interactivos de Jupyter, todo ello sin salir del explorador.
Elija su propia ruta en función de su experiencia educativa y sus intereses.
✔ Opción 1: Curso completo: Fundamentos de la ciencia de datos para el aprendizaje automático
Esta es la opción recomendada para la mayoría de gente. Tiene los mismos módulos que las otras dos rutas de aprendizaje, con un flujo personalizado que maximiza el refuerzo de conceptos. Si quiere obtener información sobre los conceptos subyacentes, así como sobre la forma de empezar a compilar modelos con las herramientas de aprendizaje automático más comunes, esta es la ruta de acceso idónea. También es la más adecuada si planea ir más allá del aprendizaje automático clásico y obtener una educación en redes neuronales y aprendizaje profundo, que solo se presentan aquí.
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Opción 2: La ruta de aprendizaje Descripción de la ciencia de datos para el aprendizaje automático
Si quiere comprender cómo funciona el aprendizaje automático y no tiene muchos conocimientos matemáticos, esta es la ruta perfecta. No da por supuesto nada sobre la educación anterior (más allá de cierta familiaridad con los conceptos de codificación) y enseña con código, metáfora y objeto visual que aportan el efecto eureka. Es práctica, pero se centra más en comprender los aspectos básicos, y menos en la potencia de las herramientas y bibliotecas disponibles.
Opción 3: La ruta de aprendizaje Creación de modelos de Machine Learning
Si ya tiene algunas nociones de qué trata el aprendizaje automático o tiene una sólida experiencia en matemáticas, puede que le interese saltar directamente a la ruta de aprendizaje Creación de modelos de Machine Learning. En estos módulos se enseñan algunos conceptos de aprendizaje automático, pero se avanza rápido para poder demostrar la eficacia de usar herramientas como scikit-learn, TensorFlow y PyTorch. Esta ruta de aprendizaje también es la más adecuada si busca la suficiente familiaridad a fin de comprender los ejemplos de aprendizaje automático para productos como Azure ML o Azure Databricks.
Requisitos previos
Ninguno
Código de logros
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Módulos en esta ruta de aprendizaje
Información general de alto nivel sobre el aprendizaje automático para personas con conocimientos básicos o nulos de informática y estadística. Aprenderá algunos conceptos esenciales, explorará los datos, recorrerá de forma interactiva el ciclo de vida del aprendizaje automático y se valdrá de Python para entrenar, guardar y usar un modelo de Machine Learning de la misma manera que en el mundo real.
El aprendizaje supervisado es una forma de aprendizaje automático en la que un algoritmo aprende a partir de ejemplos de datos. De forma progresiva, dibujamos un panorama que muestra cómo el aprendizaje supervisado genera automáticamente un modelo que puede realizar predicciones sobre el mundo real. También explicamos cómo se prueban estos modelos y las dificultades que pueden surgir al entrenarlos.
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