El aprendizaje de máquinas es una rama de la inteligencia artificial dedicada al estudio de métodos para dotar a los agentes artificiales de la capacidad de aprender a partir de ejemplos y/o experiencia. Los métodos de aprendizaje de máquinas pueden generar modelos de problemas complejos a través de instancias específicas, los cuales son capaces de generalizar y/o adaptarse a situaciones nuevas. Estos modelos han permitido llevar a cabo muchas nuevas aplicaciones en áreas muy diversas como generación de descripciones de imágenes, predicción de readmisión hospitalaria o detección de partículas subatómicas. En la actualizada frecuentemente interactuamos con modelos de aprendizaje de máquinas en diversas actividades de nuestra vida cotidiana. Por ejemplo, cuando utilizamos el teclado virtual en nuestros teléfonos móviles, un modelo de aprendizaje de máquinas trata de predecir la siguiente palabra que queremos escribir a partir de nuestro patrón de escritura y la de otros usuarios. De igual manera, al realizar una búsqueda en Internet, un modelo de aprendizaje de máquinas identifica los documentos más relevantes a ser mostrados de todos los posibles documentos usando nuestro historial de búsqueda. Al tomar una foto con nuestra cámara digital, un modelo de aprendizaje de máquinas detecta los rostros en la escena para poder enfocarlos de forma adecuada.
Este es un curso básico introductorio al aprendizaje de máquinas con un enfoque práctico, el cual aborda tanto los fundamentos generales como métodos específicos y algunos aspectos prácticos. El curso aborda tanto el aprendizaje supervisado como el aprendizaje sin supervisión. Los métodos que se presentan en el curso son regresión lineal, regresión logística, redes neuronales y K-medias.
Este es un curso básico introductorio al aprendizaje de máquinas con un enfoque práctico, el cual aborda tanto los fundamentos generales como métodos específicos y algunos aspectos prácticos. El curso aborda tanto el aprendizaje supervisado como el aprendizaje sin supervisión. Los métodos que se presentan en el curso son regresión lineal, regresión logística, redes neuronales y K-medias.
