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Curso gratuito de aprendizaje automático: Usar algoritmos, prácticas y patrones
Esta serie de 13 lecciones ofrece una descripción general del aprendizaje automático y sus aplicaciones para aquellos que esperan ingresar al mercado laboral del aprendizaje automático o aprender más sobre esta tecnología.
El aprendizaje automático se ha infiltrado en gran parte de la tecnología que los consumidores y las empresas utilizan de forma habitual. La adopción generalizada de este subconjunto de inteligencia artificial puede haber parecido futurista no hace mucho tiempo, pero el aprendizaje automático ahora se ejecuta detrás de aplicaciones populares como las compras en línea, la transmisión de música y los sistemas de navegación para automóviles. De hecho, según la encuesta de Gallup and Northeastern University, «Optimismo y ansiedad: opiniones sobre el impacto de la inteligencia artificial y la respuesta de la educación superior», el 85 % de los estadounidenses ya usan aplicaciones de inteligencia artificial impulsadas por aprendizaje automático todos los días.
No es de extrañar, entonces, que las oportunidades profesionales se estén multiplicando para aquellos con habilidades de aprendizaje automático. Aunque algunas industrias enfrentaron reducciones de mano de obra debido a la automatización que el aprendizaje automático puede permitir, la cantidad de trabajos creados por la tecnología se triplicó entre 2015 y 2019, lo que provocó una escasez de candidatos calificados, según el «Estudio de estrategias de desarrollo de aprendizaje automático e inteligencia artificial» de Gartner. Además, esos puestos no se limitan al departamento de TI; abarcan todas las unidades de negocio, incluidas finanzas, servicio al cliente, marketing, ventas e investigación y desarrollo.
Otro estudio publicado por la firma de análisis del mercado laboral Burning Glass identificó la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático como una de las «habilidades más disruptivas en tecnología», y predice que los trabajos que requieren estas habilidades crecerán un 71 % de 2021 a 2026.
Entre en una carrera de aprendizaje automático
Para aquellos que esperan aprovechar el creciente mercado laboral, ahora es un buen momento para comenzar a aprender sobre el aprendizaje automático. Los solicitantes de empleo que buscan desarrollar el aprendizaje automático o la experiencia en inteligencia artificial pueden obtener certificaciones como las acreditaciones de especialista certificado en aprendizaje automático y especialista certificado en inteligencia artificial de Arcitura Education. Arcitura es un proveedor de educación global que ofrece capacitación y certificaciones independientes del proveedor en una amplia gama de temas técnicos, que incluyen big data, nube, seguridad y transformación digital.
El programa de especialista certificado en aprendizaje automático incluye tres módulos diseñados para enseñar a los participantes sobre prácticas, modelos y algoritmos de aprendizaje automático; cómo utilizar los sistemas de aprendizaje automático para realizar una variedad de tareas de procesamiento de análisis de datos; y cómo aplicar estos conceptos a problemas empresariales reales.
Las lecciones que se enumeran a continuación son extractos seleccionados del programa de Arcitura y brindan una descripción general para cualquier persona interesada en trabajar con el aprendizaje automático y cómo usar sus aplicaciones prácticas para lograr los objetivos comerciales. Las primeras tres lecciones proporcionan contenido introductorio. Las lecciones siguientes profundizan más en las técnicas y prácticas individuales de aprendizaje automático. Cada lección documenta el problema empresarial abordado por la técnica, la solución proporcionada por la técnica y cómo se aplica la técnica.
Empiece con el curso de aprendizaje automático
Lea cada lección a continuación. Se añadirán temas adicionales de forma regular.
Lección 1: Introducción al uso del aprendizaje automático
Obtenga una introducción al aprendizaje automático que explica los conceptos básicos de algoritmos, modelos y entrenamiento de modelos, como preparación para poner en práctica las prácticas y los patrones del aprendizaje automático para resolver problemas reales.
Lección 2: El enfoque «supervisado» del aprendizaje automático
El aprendizaje supervisado es uno de los métodos más comunes de aprendizaje automático y es particularmente útil para las predicciones financieras, la detección de fraudes y la evaluación de riesgos, entre otras cosas. Aprenda a utilizar el aprendizaje supervisado para producir las mejores predicciones.
Lección 3: Aprendizaje automático no supervisado: manejo de datos desconocidos
El modelo de aprendizaje no supervisado de aprendizaje automático utiliza algoritmos específicos para tratar con datos no clasificados ni etiquetados. Esta lección explica el modelo, los algoritmos de reducción de dimensiones, el concepto de aprendizaje por refuerzo y más.
Lección 4: Técnicas de exploración de datos I
Lección 5: Técnicas de exploración de datos II
Lección 6: Técnicas de reducción de datos
Lección 7: Técnicas de argumentación de datos I
Lección 8: Técnicas de argumentación de datos II
Lección 9: Técnicas de aprendizaje supervisado
Lección 10: Técnicas de aprendizaje sin supervisión
Lección 11: Técnicas de evaluación de modelos
Lección 12: Técnicas de optimización de modelos I
Lección 13: Técnicas de optimización de modelos II
Después de explorar estas lecciones, los lectores tendrán un conocimiento sólido del aprendizaje automático que les ayudará a tener éxito en un programa de certificación de aprendizaje automático. Para obtener más información sobre el especialista certificado en aprendizaje automático de Arcitura Education y opciones adicionales de capacitación y certificación, visite Arcitura Education.
