CS229 - Machine Learning

CS229 – Machine Learning Los cursos son creados y publicados por Stanford Engineering Everywhere (SEE), nosotros los difundimos y son totalmente gratuitos.

• Consta de 20 lecciones.

• Ofrece una introducción amplia al aprendizaje automático y al reconocimiento estadístico de patrones.

• Temas principales:

  • Aprendizaje supervisado: modelos generativos/discriminativos, paramétricos/no paramétricos, redes neuronales, máquinas de soporte vectorial.

  • Aprendizaje no supervisado: clustering, reducción de dimensionalidad, métodos de kernel.

  • Teoría del aprendizaje: sesgo/varianza, teoría VC, márgenes amplios.

  • Aprendizaje por refuerzo y control adaptativo.

• Se discuten aplicaciones recientes en:

  • control robótico

  • minería de datos

  • navegación autónoma

  • bioinformática

  • reconocimiento de voz

  • procesamiento de texto y datos web

• Requisitos previos:

  • nociones de ciencias de la computación y programación

  • probabilidad básica

  • álgebra lineal básica