Saltear al contenido principal

Aprende la regresión lineal en Python: conceptos básicos del aprendizaje profundo

Tomar Curso

Descripción

Este curso le enseña sobre una técnica popular utilizada en aprendizaje automático, Ciencia de los datos y Estadísticas: regresión lineal. Cubrimos la teoría desde cero: derivación de la solución y aplicaciones a problemas del mundo real. Le mostramos cómo se puede codificar su propio módulo de regresión lineal en Python.

La regresión lineal es el modelo de aprendizaje automático más simple que puede aprender, pero hay tanta profundidad que volverá a él en los próximos años. Por eso es un gran curso introductorio si está interesado en dar sus primeros pasos en los campos de:

  • aprendizaje profundo

  • aprendizaje automático

  • Ciencia de los datos

  • Estadísticas

En la primera sección, le mostraré cómo usar la regresión lineal 1-D para demostrar que Ley de Moore es verdad.

¿Qué es lo que dices? ¿La ley de Moore no es lineal?

¡Estás en lo correcto! Le mostraré cómo todavía se puede aplicar la regresión lineal.

En la siguiente sección, ampliaremos la regresión lineal 1-D a la regresión lineal de cualquier dimensión; en otras palabras, cómo crear un modelo de aprendizaje automático que pueda aprender de múltiples entradas.

Aplicaremos regresión lineal multidimensional para predecir la presión arterial sistólica de un paciente dada su edad y peso.

Finalmente, discutiremos algunos problemas prácticos de aprendizaje automático que debe tener en cuenta cuando realice análisis de los datos, tal como generalización, sobreajuste, divisiones de prueba de tren, y así.

Este curso no requiere ningún material externo. Todo lo necesario (Python y algunas bibliotecas de Python) se puede obtener GRATIS.

Si es programador y desea mejorar sus habilidades de codificación aprendiendo sobre ciencia de datos, este curso es para usted. Si tiene antecedentes técnicos o matemáticos y desea saber cómo aplicar sus habilidades como ingeniero de software o «hacker», este curso puede resultarle útil.

Este curso se centra en «como construir y entender“, No solo“ cómo usarlo ”. Cualquiera puede aprender a usar una API en 15 minutos después de leer alguna documentación. No se trata de «recordar hechos», se trata de «Ver por ti mismo» a través de la experimentación. Le enseñará cómo visualizar lo que está sucediendo en el modelo internamente. Si tu quieres más que una simple mirada superficial a los modelos de aprendizaje automático, este curso es para usted.

«Si no puedes implementarlo, no lo entiendes»

  • O como dijo el gran físico Richard Feynman: “Lo que no puedo crear, no lo entiendo”.

  • Mis cursos son los ÚNICOS cursos en los que aprenderá a implementar algoritmos de aprendizaje automático desde cero.

  • Otros cursos le enseñarán cómo conectar sus datos a una biblioteca, pero ¿realmente necesita ayuda con 3 líneas de código?

  • Después de hacer lo mismo con 10 conjuntos de datos, se da cuenta de que no aprendió 10 cosas. Aprendió 1 cosa y simplemente repitió las mismas 3 líneas de código 10 veces …

Requisitos previos sugeridos:

  • cálculo (tomando derivadas)

  • aritmética matricial

  • probabilidad

  • Codificación Python: if / else, bucles, listas, dictados, conjuntos

  • Codificación Numpy: operaciones matriciales y vectoriales, carga de un archivo CSV

¿EN QUÉ ORDEN DEBO TOMAR TUS CURSOS ?:

Ver Comentarios del Curso

Volver arriba