Introducción a los datos para el aprendizaje automático
Principiante
Ingeniero de IA
Científico de datos
Estudiante
Azure
Azure Machine Learning
La eficacia de los modelos de aprendizaje automático procede de los datos que se usan para entrenarlos. A través del contenido y los ejercicios, exploraremos cómo comprender los datos, cómo codificarlos para que el equipo pueda interpretarlos correctamente, cómo limpiar cualquier error y veremos sugerencias que le ayudarán a crear modelos de alto rendimiento.
Objetivos de aprendizaje
En este módulo, aprenderá a:
- Visualización de conjuntos de datos grandes con análisis exploratorio de los datos (EDA).
- Limpiar los errores de un conjunto de datos.
- Predecir valores desconocidos mediante datos numéricos y categóricos.
Requisitos previos
Estar familiarizado con los conceptos del aprendizaje automático (como los modelos y el coste) resulta útil, pero no es fundamental
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