Machine Learning para Principiantes en 2024

Jul 4, 2024

Curso de Machine Learning para Principiantes en 2024

Introducción del Curso

  • Diseñado para principiantes en 2024
  • Comienza con un mapa de ruta y teoría amigable
  • Luego pasa a aplicaciones prácticas y un proyecto integral en Python
  • Creador: Todd, un profesional experimentado en ciencia de datos
  • Objetivo: Desmitificar conceptos de Machine Learning y llenar el vacío en los recursos educativos existentes
  • Plataforma: Lun Tech
  • Recursos gratuitos en Lun Tech y en el canal de YouTube

Contenidos del Curso

Mapa de Ruta de Machine Learning

  • Sección detallada sobre habilidades necesarias
  • Definición de Machine Learning
  • Caminos de carrera comunes
  • Recursos recomendados

Teoría de Machine Learning

  • Conceptos fundamentales de Machine Learning
  • Definición de Machine Learning: Rama de la IA que crea modelos a partir de datos
  • Ampliamente usado en industrias: Medicina, finanzas, entretenimiento, entre otros
  • Ejemplos de Aplicaciones:
    • Diagnóstico de enfermedades
    • Descubrimiento de fármacos
    • Finanzas: Detección de fraudes, trading
    • Retail: Optimización de stock, sistemas de recomendación
    • Vehículos autónomos
    • Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
    • Entretenimiento, como recomendadores de Netflix

Práctica con Estudio de Caso

  • Implementación práctica de modelos de regresión lineal
  • Ejemplo: Análisis y predicción de precios de casas en California
  • Uso de bibliotecas Python: pandas, numpy, scikit-learn, matplotlyb, seaborn

Habilidades y Conceptos Necesarios

Matemáticas

  • Álgebra Lineal: Multiplicación de matrices, vectores, inversas, etc.
  • Cálculo: Derivadas y reglas de integración
  • Matemática Discreta: Complejidad, combinatoria, teoría de grafos

Estadística

  • Descriptiva: Media, desviación estándar, varianza
  • Inferencial: Pruebas de hipótesis, intervalos de confianza
  • Distribuciones: Bernoulli, binomial, normal, exponencial
  • Teorema de Bayes: Probabilidades condicionales

Machine Learning

  • Conceptos: Supervisado vs. No supervisado, clasificación vs. regresión, etc.
  • Algoritmos populares: Regresión lineal/logística, KNN, árboles de decisión, Random Forest, etc.
  • Entrenamiento: Validación cruzada, tuning de hiperparámetros
  • Evaluación: Matrices de clasificación como precisión, F1-score

Python y Bibliotecas Relacionadas

  • Fundamentos de Python
  • Bibliotecas esenciales: pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, seaborn, tensorflow, pytorch
  • Estructuras de Datos: Listas, matrices, diccionarios
  • Procesamiento de Datos: Limpiar y analizar datos, ingeniería de características

NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural)

  • Conceptos Básicos: Tokenización, stemming, lematización, embeddings
  • Bibliotecas: NLTK, tensorflow, pytorch

Modelos Avanzados

  • Redes Neurales: CNN, RNN, transformers
  • AI Generativa: GPT, BERT
  • Proyectos Avanzados: Construcción de modelos de lenguaje, detección de imágenes

Evaluación y Métricas de Desempeño

Algoritmos de Regresión

  • Residual sum of squares
  • Mean Square Error
  • Root Mean Square Error
  • Mean Absolute Error

Algoritmos de Clasificación

  • Precisión
  • Recall
  • F1-Score

Evaluación de Modelos No Supervisados

  • Medidas como homogeneidad, índice de silueta

Proceso de Entrenamiento de Modelos

  1. Preparar los datos (división en entrenamiento y prueba)
  2. Elegir el algoritmo y entrenar el modelo
  3. Ajustar hiperparámetros
  4. Evaluar y guardar el modelo

Proyectos de Portfolio Propuestos

  • Sistema de recomendación
  • Modelo de regresión para predicción de salarios
  • Clasificación de emails de spam
  • Clustering para segmentación de clientes

Cursos y Recursos Sugeridos

  • Estadística: Curso de fundamentos de estadística en Lun Tech
  • Machine Learning: Curso de fundamentos de machine learning en Lun Tech
  • Python: Curso de Python para Ciencia de Datos en Lun Tech
  • NLP: Curso introductorio a NLP en Lun Tech
  • Portafolio de Proyectos: Bootcamp en Lun Tech, GitHub y LinkedIn

Conclusión del Curso

  • Tener un fuerte entendimiento de los conceptos y habilidades de Machine Learning básicos
  • Saber implementar proyectos de Machine Learning en Python
  • Prepararse para entrevistas en Data Science y Machine Learning

Títulos y Salarios en Machine Learning

  • Investigador de Machine Learning
  • Ingeniero de Machine Learning
  • Investigador de AI vs. Ingeniero de AI
  • Data Scientist, investigador de NLP, Ingeniero de NLP

Recursos para Entrevistas

  • Curso con 100 preguntas de entrevista en Lun Tech

Resumen Final

  • Entender los conceptos básicos de Machine Learning
  • Aplicar esos conceptos en estudios de caso reales
  • Continuar aprendiendo y aplicando técnicas avanzadas