> 🌍 Viaja por el mundo mientras exploramos el Aprendizaje Automático a través de las culturas del mundo 🌍
Los Cloud Advocates en Microsoft están encantados de ofrecer un currículo de 12 semanas y 26 lecciones sobre **Aprendizaje Automático**. En este currículo, aprenderás sobre lo que a veces se llama **aprendizaje automático clásico**, utilizando principalmente Scikit-learn como biblioteca y evitando el aprendizaje profundo, que se cubre en nuestro [currículo de AI para Principiantes](https://aka.ms/ai4beginners). ¡Combina estas lecciones con nuestro [currículo de Ciencia de Datos para Principiantes](https://aka.ms/ds4beginners), también!
Los Advocates de Cloud en Microsoft están encantados de ofrecer un currículo de 12 semanas y 26 lecciones sobre **Aprendizaje Automático**. En este currículo, aprenderás sobre lo que a veces se llama **aprendizaje automático clásico**, utilizando principalmente Scikit-learn como biblioteca y evitando el aprendizaje profundo, que se cubre en nuestro [currículo de AI para Principiantes](https://aka.ms/ai4beginners). ¡Combina estas lecciones con nuestro [currículo de Ciencia de Datos para Principiantes](https://aka.ms/ds4beginners), también!
Viaja con nosotros alrededor del mundo mientras aplicamos estas técnicas clásicas a datos de muchas áreas del mundo. Cada lección incluye cuestionarios antes y después de la lección, instrucciones escritas para completar la lección, una solución, una tarea y más. Nuestra pedagogía basada en proyectos te permite aprender mientras construyes, una manera comprobada para que las nuevas habilidades 'se queden'.
Viaja con nosotros alrededor del mundo mientras aplicamos estas técnicas clásicas a datos de muchas áreas del mundo. Cada lección incluye cuestionarios antes y después de la lección, instrucciones escritas para completar la lección, una solución, una tarea y más. Nuestra pedagogía basada en proyectos te permite aprender mientras construyes, una manera comprobada para hacer que las nuevas habilidades 'se queden'.
**✍️ Agradecimientos de corazón a nuestros autores** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu y Amy Boyd
@ -38,7 +38,7 @@ Sigue estos pasos:
- Empieza con un cuestionario previo a la lección.
- Lee la lección y completa las actividades, haciendo pausas y reflexionando en cada verificación de conocimiento.
- Trata de crear los proyectos comprendiendo las lecciones en lugar de ejecutar el código de solución; sin embargo, ese código está disponible en las carpetas `/solution` en cada lección orientada a proyectos.
- Trata de crear los proyectos comprendiendo las lecciones en lugar de ejecutar el código de solución; sin embargo, ese código está disponible en las carpetas `/solution` en cada lección orientada a los proyectos.
- Realiza el cuestionario posterior a la lección.
- Completa el desafío.
- Completa la tarea.
@ -52,7 +52,7 @@ Sigue estos pasos:
## Recorridos en video
Algunas de las lecciones están disponibles en formato de video corto. Puedes encontrar todos estos videos en las lecciones, o en la [lista de reproducción de ML para Principiantes en el canal de YouTube de Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) haciendo clic en la imagen a continuación.
Algunas de las lecciones están disponibles en formato de video corto. Puedes encontrar todos estos videos en las lecciones, o en la [lista de ML para Principiantes en el canal de YouTube de Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) haciendo clic en la imagen a continuación.
[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
@ -72,7 +72,7 @@ Algunas de las lecciones están disponibles en formato de video corto. Puedes en
Hemos elegido dos principios pedagógicos al construir este currículo: asegurar que sea **basado en proyectos** y que incluya **cuestionarios frecuentes**. Además, este currículo tiene un **tema común** para darle cohesión.
Al asegurar que el contenido se alinee con los proyectos, el proceso se hace más atractivo para los estudiantes y se aumenta la retención de conceptos. Además, un cuestionario de baja presión antes de la clase establece la intención del estudiante hacia el aprendizaje de un tema, mientras que un segundo cuestionario después de la clase asegura una mayor retención. Este currículo fue diseñado para ser flexible y divertido y puede tomarse en su totalidad o en parte. Los proyectos comienzan pequeños y se vuelven cada vez más complejos al final del ciclo de 12 semanas. Este currículo también incluye un postscript sobre aplicaciones del mundo real del aprendizaje automático, que puede usarse como crédito adicional o como base para la discusión.
Al asegurar que el contenido se alinee con los proyectos, el proceso se hace más atractivo para los estudiantes y se aumenta la retención de conceptos. Además, un cuestionario de baja presión antes de la clase establece la intención del estudiante hacia el aprendizaje de un tema, mientras que un segundo cuestionario después de la clase asegura una mayor retención. Este currículo fue diseñado para ser flexible y divertido y puede tomarse en su totalidad o en parte. Los proyectos comienzan pequeños y se vuelven cada vez más complejos al final del ciclo de 12 semanas. Este currículo también incluye un postscript sobre aplicaciones del mundo real del aprendizaje automático, que se puede usar como crédito adicional o como base para la discusión.
> Encuentra nuestro [Código de Conducta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribución](CONTRIBUTING.md) y [Pautas de Traducción](TRANSLATIONS.md). ¡Agradecemos tus comentarios constructivos!
@ -106,9 +106,9 @@ Al asegurar que el contenido se alinee con los proyectos, el proceso se hace má
| 08 | Precios de calabazas en Norteamérica 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Construye un modelo de regresión logística | <ul><li>[Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) </li><li>[R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html)</li></ul> | <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
| 09 | Una aplicación web 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | Construye una aplicación web para usar tu modelo entrenado | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen |
| 10 | Introducción a la clasificación | [Classification](4-Classification/README.md) | Limpia, prepara y visualiza tus datos; introducción a la clasificación | <ul><li> [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) </li><li>[R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | <ul><li>Jen y Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
| 11 | Deliciosas cocinas asiáticas e indias 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Introducción a los clasificadores | <ul><li> [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)</li><li>[R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | <ul><li>Jen y Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
| 12 | Deliciosas cocinas asiáticas e indias 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Más clasificadores | <ul><li> [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)</li><li>[R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | <ul><li>Jen y Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
| 13 | Deliciosas cocinas asiáticas e indias 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Construye una aplicación web de recomendación usando tu modelo | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
| 11 | Deliciosas cocinas asiáticas e hindú 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Introducción a los clasificadores | <ul><li> [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)</li><li>[R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | <ul><li>Jen y Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
| 12 | Deliciosas cocinas asiáticas e hindú 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Más clasificadores | <ul><li> [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)</li><li>[R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | <ul><li>Jen y Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
| 13 | Deliciosas cocinas asiáticas e hindú 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Construye una aplicación web de recomendación usando tu modelo | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
| 14 | Introducción al clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Limpia, prepara y visualiza tus datos; introducción al clustering | <ul><li> [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md)</li><li>[R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
| 15 | Explorando los gustos musicales nigerianos 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Explora el método de agrupamiento K-Means | <ul><li> [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md)</li><li>[R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
| 16 | Introducción al procesamiento de lenguaje natural ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Aprende los conceptos básicos sobre NLP construyendo un bot sencillo | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen |
@ -141,15 +141,15 @@ Encuentra un pdf del currículo con enlaces [aquí](https://microsoft.github.io/
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Este documento ha sido traducido utilizando servicios de traducción automatizada por IA. Aunque nos esforzamos por lograr precisión, tenga en cuenta que las traducciones automatizadas pueden contener errores o imprecisiones. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda la traducción humana profesional. No somos responsables de cualquier malentendido o interpretación errónea que surja del uso de esta traducción.
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Axel Eichelmann
5 months ago