Fundamentos de Machine Learning con Scikit-Learn y PyTorch

El machine learning está remodelando la forma en que resolvemos problemas complejos, pero empezar con las herramientas adecuadas puede ser abrumador. Este curso basado en texto simplifica el viaje presentándote las dos librerías más potentes de Python: Scikit-Learn para machine learning clásico y PyTorch para deep learning. Pasarás de comprender conceptos de datos centrales a construir, evaluar y rastrear tus propios modelos predictivos. Al leer explicaciones claras paso a paso y ejemplos de código estructurados, adquirirás las habilidades prácticas necesarias para abordar desafíos de datos del mundo real. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos fundamentales de machine learning, terminología y flujos de trabajo de preprocesamiento de datos; * Construir y evaluar modelos clásicos como regresión, árboles de decisión y clasificadores usando Scikit-Learn; * Diseñar, entrenar y ajustar redes neuronales básicas desde cero usando PyTorch; * Aplicar técnicas modernas de evaluación de modelos y seguimiento básico de experimentos para monitorear el rendimiento; * Implementar mejores prácticas en el diseño de pipelines de datos para un código limpio y reproducible. El curso comienza con definiciones esenciales y técnicas de preparación de datos, asegurando que tengas una base sólida. A partir de ahí, progresarás desde modelos estadísticos clásicos hasta arquitecturas de deep learning, aprendiendo a estructurar tu código de manera eficiente en cada paso. Este curso está diseñado para principiantes que son nuevos en machine learning y desean una introducción conceptual clara. No se requiere experiencia previa con PyTorch o Scikit-Learn, aunque una familiaridad básica con Python es útil. Empieza a leer hoy mismo para construir tu base en machine learning y deep learning.