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Cursos de aprendizaje automático (Machine Learning)

Aprende Machine Learning o Aprendizaje Automático con [cursos en línea gratis](https://www.edx.org/es "edX") de la Universitat Politècnica de València (UPV o UPVx) de España. En este mooc aprenderás los conceptos básicos del aprendizaje automático y la ciencia de datos o data science. Conviértete en un experto integral, extendiendo tu conocimientos con cursos en línea gratis que se adentran en temas relacionados como Android, desarrollo de software la big data, python, lenguaje R, minería de datos o data mining, excel para los negocios y la inteligencia de negocios. Cursos en línea introductorios de las más prestigiosas universidades a nivel mundial. Toma un curso completo de machine learning hoy mismo.

¿Qué es el Aprendizaje Automático o Machine Learning?

Lo primero que se tiene saber es que existe una relación muy fuerte entre el aprendizaje automático (machine learning), la inteligencia artificial (artificial intelligence) y la ciencia de datos (data science). El aprendizaje automático se define como una rama de la inteligencia artificial. El aprendizaje automático es la rama de la ciencia de la computación que busca proporcionar a las computadoras la habilidad de aprender por sí mismas. El objetivo principal del aprendizaje automático es desarrollar programas informáticos que pueden cambiar al ser expuestos a nueva información sin ningún tipo de intervención, desarrollando en sí, una inteligencia artificial.

Beneficios e Industrias del Aprendizaje Automático y de la Inteligencia Artificial

Existen muchos beneficios relacionados con la ciencia del aprendizaje automático o machine learning (ML). Uno de ellos es que el machine learning puede ayudar a tomar mejores decisiones empresariales debido a la capacidad que tienen sus algoritmos de detectar patrones. El aprendizaje automático nos puede dar información de utilidad como por ejemplo ¿Cuál es la posibilidad de que tu target market reaccione positivamente a tu marca o producto?, esta pregunta parte de actitudes pasadas que podrían ser aisladas de lo que se puede inferir a simple vista o con un estudio de data estructurada o simple. Un concepto importante dentro del estudio del aprendizaje automático, es el de la llamada red neuronal artificial (neural networks), ésta se refiere a la capacidad que tienen los animales de producir un estímulo de salida adaptable según la experiencia; este proceso se da gracias a neuronas que trabajan juntas desembocando en la capacidad de aprender. Este estudio se ha hecho posible gracias al aprendizaje profundo (deep learning). Estás áreas son de gran interés para los programadores y desarrolladores.

Dentro del mundo de Machine learning esto es sumamente importante porque también tenemos otro concepto: el de redes neuronales convolucionales, estas son precisamente esos algoritmos de los que hablábamos antes. Su importancia se ve reflejada en su aplicación, como por ejemplo la detección de rostro y voz, el desarrollo de carros automáticos o de "recomendaciones" en plataformas como Amazon, por nombrar algunas.

Existen muchos más beneficios del aprendizaje automático para las empresas. En primer lugar, estos algoritmos pueden perfectamente ayudar a predecir tendencias y comportamientos de clientes y usuarios; en el mundo del retail online, pueden también resaltar las diferentes opciones de producto existentes y ampliar las posibilidades de compra y por ende de profit, además este tipo de cambios puede también influir de manera positiva la optimización de procesos logísticos dentro de una compañía u organización privada o pública. De igual forma podrás encontrar cursos en Inteligencia Artificial en edX de IBM, para principiantes o para expertos en el tema. Encontrarás cursos gratuitos, pero si deseas la certificación deberas pagar por la misma.

Tipos de algoritmos de aprendizaje automático o machine learning (ML)

Existen dos conceptos que relacionan el aprendizaje automático con el concepto de big data, se trata del aprendizaje supervisado también conocido como "supervised machine learning" y el aprendizaje no supervisado o "unsupervised machine mearning". El aprendizaje supervisado interpreta los sets de data proporcionados por el big data. Este aprendizaje se relaciona con lo que hablábamos en la sección de beneficios referente a la capacidad que tiene el aprendizaje automático de predecir comportamientos o reacciones. Los algoritmos que se usan con más frecuencia en este tipo de aprendizaje son los llamados: métodos de "ensemble", máquinas de sorporte vectorial, el algoritmo de clasificación Naïve Bayes, los árboles de decisión y la regresión logística (logistic regression).

El aprendizaje no supervisado o no tiene datos “etiquetados” o sólo conocemos los datos de entrada, por ende no tiene la capacidad de producir predicciones basados en data sino que es un aprendizaje de exploración. Los algoritmos más utilizados son: los análisis de componentes principales e independientes (que son vistos en lenguaje R por ejemplo), los llamados algoritmos de agrupamiento clustering y los SDV. También existe el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje por refuerzo.

Lenguajes de programación más populares en el aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial

Como puedes de ver, la plataforma de edX y sus colaboradores y cursos mooc, buscan desarrollar un profesional integral que posea las herramientas técnicas necesarias para enfrentarse al mundo laboral actual y sus demandas. Por esta razón, también podrás encontrar cursos en línea gratis relacionados con la temática del aprendizaje automático. Una vez que finalices tu curso "Aprendizaje automático y ciencia de datos" de la UPV, te invitamos a aprender sobre los lenguajes de programación más utilizados en esta disciplina. Los mooc presentes en la plataforma de edX son gratuitos e introductorios. Aprende sobre la introducción a la prgramación C, Python, R y mucho más. Ingresa a www.edx.org/es para más información acerca de los cursos en línea y certificaciones profesionales gratuitas disponibles en edX.

¿Por qué estudiar machine learning online con los cursos en línea de edX? Explora el potencial que el aprendizaje automático tiene para ti

Te debes estar preguntando ¿por qué debo estudiar aprendizaje automático en línea? Según un reporte de Research and Markets, el mercado del aprendizaje automático está anticipado a crecer de $1.4B en el 2017 a $8.8B en el 2022. Adicionalmente y según un estudio de la empresa líder en research Gartner, se espera que la inteligencia artificial va a crear aproximadamente 2.3 millones de trabajos en el 2020. ¿Te animas ahora al estudio de esta interesante ciencia?

Toma un curso en línea sobre aprendizaje automático y desarrolla tus habilidades en las herramientas básicas de integración y preparación de datos, incluyendo visualización de datos para facilitar la comprensión y el análisis de los datos, y muchomás. Cursos a tu propio ritmo e introductorios están disponibles ahora mismo para ayudarte a aprender sobre aprendizaje automático.

Aprende sobre aprendizaje automático con cursos en línea. Un ejemplo perfecto es el curso "Aprendizaje automático y ciencia de datos", de la Universitat Politècnica de València. Con este curso en línea aprenderás los conceptos básicos del aprendizaje automático (machine learning) y la ciencia de datos (data science). En particular, aprenderás las técnicas necesarias para evaluar el rendimiento de los algoritmos y de los modelos obtenidos. Este curso te permitirá aprender a utilizar un lenguaje de programación de análisis de datos (lenguaje R), las librerías básicas de visualización y mucho más. El aprendizaje automático es una temática de gran popularidad entre los estudiantes de edX, aprovecha la oportunidad de convertirte en un profesional competitivo de manera gratuita.

Aplicación del Aprendizaje Automático

En algunas secciones ya hemos tocado el tema de la aplicación del machine learning o aprendizaje automático en el mundo real. Aquí un breve resumen: sugerencias de productos o películas como por ejemplo Netflix y Amazon, detección de spam con el algoritmo de aprendizaje estructurado Naive Bayes, reconocimiento de voz y reconocimiento facial, la prevención de fraude en el sistema de banca, así como también podemos encontrar machine learning en el sistema de salud; por ejemplo la empresa Google desarrolló un algoritmo que ayuda a los pacientes a identificar tumores cancerígenos en mamografías (esto se realiza por medio de la conexión entre el aprendizaje automático y e aprendizaje profundo). Como puedes ver las implicaciones del aprendizaje automático son infinitas; encontramos la presencia de esta disciplina en a industria de la salud, banca, marketing, retail y hasta el entretenimiento. Más industrias, más trabajos para ti.

Trabajos en los que se requiere el dominio del aprendizaje automático

Un experto en aprendizaje automático puede trabajar en todo tipo de organizaciones. Tener manejo del aprendizaje automático es una habilidad de gran demanda que puede ayudar a los estudiantes de edX a avanzar en su carrera profesional. En una búsqueda en un sitio de ofertas laborales realizada recientemente hemos encontrado más de 6700 posiciones disponibles, cuando colocamos el término aprendizaje automático.

Relación entre el Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial

Como hemos especificado anteriormente, el aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial. Según FICO, "La inteligencia artificial hace referencia a cualquier forma de representación de la lógica o intuición humana en un sistema" pero el aprendizaje automático se refiere a la acción de enseñar a un sistema a aprender por si mismo y por medio del uso de algoritmos. Aprende sobre inteligencia artificial con los cursos en línea gratis de edX hoy mismo una vez que finalices tu curso acerca del aprendizaje automático.

Relación entre el Aprendizaje Automático y la Ciencia de Datos

La ciencia de datos es una disciplina que se utiliza en el aprendizaje automático y se posiciona también debajo del dominio de la inteligencia artificial. El aprendizaje automático aprende a resolver problemas partiendo desde un conjunto de datos. Esto hace del estudio o ciencia de datos, un tema relevante en el desarrollo del aprendizaje automático. Aprende acerca de la ciencia de datos con loscursos en línea gratis en ciencia de datos que edX te ofrece. El programa de certificación profesional de la universidad de Harvard te enseña los conceptos fundamentales teóricos y prácticos para desarrollarte en esta disciplina.

Big Data y Aprendizaje Automático o Machine Learning

La big data y el aprendizaje automático no son lo mismo. Sin embargo el aprendizaje automático trabaja con un gran volumen de datos. Adicionalmente, el aprendizaje automático figura como un campo de la inteligencia artificial. La big data agarra información y encuentra comportamientos o datos en serie que nos ayudan en nuestro proceso de toma de decisiones, mientras que el aprendizaje automático aprende de la data que ya contiene y toma esos elementos para formar las herramientas necesarias para enseñarse a sí mismo. De cualquier forma, el aprendizaje automático también entra dentro de esas ciencias emergentes en el mundo laboral que está alcanzando un nivel de demanda my grande. Revisa nuestro catálogo de cursos en línea en www.edx.org/es para aprender más acerca de big data cuando termines tus estudios en Aprendizaje Automático.

Aprendizaje Automático y Minería de Datos

Los datos proporcionados por la minería de datos pueden ser utilizados como una fundación para el ejercicio del aprendizaje automático. La minería de datos o data mining, es la acción de revisar grupos de datos extensos con el fin de encontrar información relevante, se caracteriza por ofrecer nuevas preguntas que antes no teníamos o imaginábamos tener. La relación entre la minería de datos y el aprendizaje automático se da ya que el aprendizaje automático, incorpora los principios de la minería de datos, pero creando correlaciones automáticas inmediatas que son aplicadas a nuevos algoritmos.

Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo

Ya hemos visto la relación entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pero ¿qué pasa con el aprendizaje profundo y cómo se relaciona o diferencia con el aprendizaje automático?. Míralo de esta forma, el aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial mientras que el aprendizaje profundo es una técnica que se usa para llevar a cabo el aprendizaje automático. Ahora que tienes un mayor entendimiento acerca de la relación existente entre estas disciplinas emergentes, comienza tu curso en Aprendizaje automático y ciencia de datos hoy mismo.