El aprendizaje automático es una aplicación de la inteligencia artificial en la que un ordenador/ máquina aprende de las experiencias pasadas (datos de entrada) y hace predicciones futuras. El rendimiento de un sistema de este tipo debería estar, como mínimo, a la altura del ser humano.
En este material, nos centraremos en los problemas de clustering para el aprendizaje automático no supervisado con el algoritmo K-Means. Para el aprendizaje automático supervisado describiremos el problema de clasificación con una demostración del algoritmo de árboles de diseño y el de regresión con un ejemplo de regresión lineal. A continuación se presenta un resumen que representa los tipos de aprendizaje automático y algunos algoritmos como ejemplos.
Elementos del Curso:
Simulador de Examen de 40 preguntas de apoyo para la certificación, en el cual puedes practicar con preguntas similares a las que encontrarás en los exámenes reales, en cada intento las preguntas y alternativas se ordenan aleatoriamente.
Asesoría Virtual del Simulador de Examen: Si tienes consultas sobre las preguntas y/o respuestas del Simulador de Examen, puedes escribirnos y nosotros te explicaremos la pregunta o te justificaremos la respuesta según corresponda.
El objetivo principal del simulador de examen es que puedas validar tus conocimientos y prepararte para rendir el examen de certificación Artificial Intelligence Professional Certificate de CertiProf®.
