Información sobre el curso

La ciencia de los datos se apoya en diferentes áreas de conocimiento, siendo el aprendizaje automático una de las más importantes. ¿Pero qué es exactamente? Consiste en desarrollar modelos que puedan predecir, regresar y clasificar información a partir de una amplia variedad de datos. Estos modelos se dividen en dos categorías principales: Aprendizaje con supervisión y Aprendizaje sin supervisión. Durante este curso, adquirirás los conocimientos fundamentales del aprendizaje automático y aprenderás a utilizar las herramientas necesarias para crear modelos de predicción, regresión y clasificación utilizando Phyton.

¿Qué aprenderás en este curso?

El Machine Learning ha demostrado tener un alcance significativo en el campo de la robótica. A través de esta disciplina, es posible construir modelos de regresión y clasificación que permiten a los robots tomar decisiones basadas en datos y patrones previamente analizados. Una de las habilidades que adquirirás al estudiar Machine Learning es la capacidad de aplicar técnicas de optimización de modelos. Esto implica ajustar los parámetros de los algoritmos utilizados para mejorar la precisión y eficiencia de los modelos. Estas técnicas son fundamentales para obtener resultados más p recisos y confiables en la toma de decisiones de los robots. Además, serás capaz de desarrollar modelos que permitan realizar predicciones a través del Machine Learning. Estos modelos utilizan datos históricos para predecir eventos futuros, lo que resulta especialmente útil en la robótica. Por ejemplo, un robot puede utilizar un modelo de predicción para anticipar el comportamiento de objetos o personas en su entorno, lo que le permite tomar decisiones más informadas y adaptarse a situaciones cambiantes. En resumen, el Machine Learning ofrece un amplio abanico de posibilidades en el campo de la robótica. A través de la construcción de modelos de regresión y clasificación, la aplicación de técnicas de optimización y la capacidad de realizar predicciones, podrás aprovechar al máximo esta disciplina para mejorar el desempeño y la eficiencia de los robots.