Curso Gratuito de Machine Learning ofrecido por Stanford

Este curso proporciona una amplia introducción al aprendizaje automático, la minería de datos y el reconocimiento de patrones estadísticos. Los temas incluyen:

1.- Aprendizaje supervisado (algoritmos paramétricos / no paramétricos, máquinas de vectores de soporte, kernels, redes neuronales).

2.- Aprendizaje no supervisado (agrupamiento, reducción de dimensionalidad, sistemas de recomendación, aprendizaje profundo).

3.- Mejores prácticas en aprendizaje automático (teoría del sesgo / varianza; proceso de innovación en aprendizaje automático e IA). El curso también se basará en numerosos estudios de casos y aplicaciones, de modo que también aprenderá a aplicar algoritmos de aprendizaje para construir robots inteligentes (percepción, control), comprensión de texto (búsqueda web, anti-spam), visión por computadora, informática médica , audio, minería de bases de datos y otras áreas.