Algoritmos Fundamentales de Machine Learning

El machine learning impulsa la tecnología moderna, pero para comprender verdaderamente cómo estos sistemas toman decisiones, es necesario mirar bajo el capó de sus algoritmos centrales. Este curso desmitifica los fundamentos matemáticos y lógicos de la modelación predictiva, haciendo que los conceptos complejos sean accesibles sin requerir un título avanzado en matemáticas. Pasarás de simplemente llamar a funciones de biblioteca a comprender profundamente cómo algoritmos como Naive Bayes, Support Vector Machines y árboles de decisión procesan los datos. Al leer explicaciones claras y analizar implementaciones de código limpias, desarrollarás la intuición necesaria para seleccionar, ajustar y evaluar el modelo adecuado para cualquier conjunto de datos tabular. Lo que aprenderás: * Comprender la base probabilística del algoritmo Naive Bayes para tareas de clasificación; * Analizar cómo las Support Vector Machines construyen límites de decisión para separar datos complejos; * Implementar y evaluar árboles de decisión y métodos de ensemble para regresión y clasificación; * Aplicar técnicas modernas de ingeniería de características y preprocesamiento de datos para preparar conjuntos de datos brutos; * Evaluar el rendimiento del modelo utilizando estrategias de validación robustas y métricas modernas; * Explorar conceptos fundamentales de MLOps para comprender cómo los modelos pasan del desarrollo a la producción. El curso comienza con definiciones fundamentales y conceptos matemáticos clave antes de guiarte a través de la mecánica paso a paso de algoritmos individuales. Explorarás fragmentos de código prácticos y marcos de evaluación modernos que cierran la brecha entre la teoría y la aplicación. Este curso, solo de texto, está diseñado para aspirantes a científicos de datos, desarrolladores de software y pensadores analíticos que son nuevos en el machine learning. No se requiere experiencia previa en estadística avanzada, aunque una familiaridad básica con Python es útil. Comienza a leer hoy mismo para construir una base sólida y permanente en machine learning.