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Aprendizaje Automático para Principiantes - Un Currículo
🌍 Viaja por el mundo mientras exploramos el Aprendizaje Automático a través de las culturas del mundo 🌍
Los Cloud Advocates de Microsoft se complacen en 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 IA para Principiantes. Combina estas lecciones con nuestro currículo de Ciencia de Datos para Principiantes, ¡también!
Viaja con nosotros por el mundo mientras aplicamos estas técnicas clásicas a datos de muchas áreas del mundo. Cada lección incluye cuestionarios previos y posteriores a 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 forma comprobada de que las nuevas habilidades "se queden".
✍️ Un agradecimiento especial 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
🎨 Gracias también a nuestros ilustradores Tomomi Imura, Dasani Madipalli y Jen Looper
🙏 Agradecimiento especial 🙏 a nuestros Microsoft Student Ambassadors autores, revisores y contribuyentes de contenido, en particular Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila y Snigdha Agarwal
🤩 Gratitud extra a los Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi y Vidushi Gupta por nuestras lecciones en R!
Comenzando
Sigue estos pasos:
- Haz un fork del repositorio: Haz clic en el botón "Fork" en la esquina superior derecha de esta página.
- Clona el repositorio:
git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
encuentra todos los recursos adicionales para este curso en nuestra colección de Microsoft Learn
Estudiantes, para usar este currículo, haz un fork de todo el repositorio en tu propia cuenta de GitHub y completa los ejercicios por tu cuenta o con un grupo:
- Comienza con un cuestionario previo a la lección.
- Lee la lección y completa las actividades, haciendo pausas y reflexionando en cada verificación de conocimiento.
- Intenta crear los proyectos comprendiendo las lecciones en lugar de ejecutar el código de solución; sin embargo, ese código está disponible en las carpetas
/solutionen cada lección orientada a proyectos. - Realiza el cuestionario posterior a la lección.
- Completa el desafío.
- Completa la tarea.
- Después de completar un grupo de lecciones, visita el Tablero de Discusión y "aprende en voz alta" completando la rúbrica PAT correspondiente. Un 'PAT' es una Herramienta de Evaluación de Progreso que es una rúbrica que completas para profundizar tu aprendizaje. También puedes reaccionar a otros PATs para que podamos aprender juntos.
Para un estudio más profundo, recomendamos seguir estos módulos y rutas de aprendizaje de Microsoft Learn.
Profesores, hemos incluido algunas sugerencias sobre cómo usar este currículo.
Tutoriales en video
Algunas de las lecciones están disponibles en formato de video corto. Puedes encontrar todos estos videos integrados en las lecciones, o en la lista de reproducción de ML para Principiantes en el canal de YouTube de Microsoft Developer haciendo clic en la imagen a continuación.
Conoce al equipo
Gif por Mohit Jaisal
🎥 ¡Haz clic en la imagen de arriba para ver un video sobre el proyecto y las personas que lo crearon!
Pedagogía
Hemos elegido dos principios pedagógicos al construir este currículo: asegurarnos de que sea basado en proyectos y que incluya cuestionarios frecuentes. Además, este currículo tiene un tema común para darle cohesión.
Al asegurarnos de que el contenido esté alineado con proyectos, el proceso se vuelve más atractivo para los estudiantes y la retención de conceptos se verá aumentada. Además, un cuestionario de bajo riesgo antes de una 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 epílogo sobre aplicaciones del mundo real del aprendizaje automático, que puede usarse como crédito adicional o como base para discusión.
Encuentra nuestro Código de Conducta, Contribuciones y Pautas de Traducción. ¡Agradecemos tus comentarios constructivos!
Cada lección incluye
- sketchnote opcional
- video complementario opcional
- tutorial en video (solo algunas lecciones)
- cuestionario de calentamiento previo a la lección
- lección escrita
- para lecciones basadas en proyectos, guías paso a paso sobre cómo construir el proyecto
- verificaciones de conocimiento
- un desafío
- lectura complementaria
- tarea
- cuestionario posterior a la lección
Nota sobre los lenguajes: Estas lecciones están escritas principalmente en Python, pero muchas también están disponibles en R. Para completar una lección en R, ve a la carpeta
/solutiony busca las lecciones en R. Estas incluyen una extensión .rmd que representa un archivo R Markdown, que puede definirse simplemente como una integración defragmentos de código(de R u otros lenguajes) y unencabezado YAML(que guía cómo formatear salidas como PDF) en undocumento Markdown. Como tal, sirve como un marco ejemplar para la autoría en ciencia de datos, ya que te permite combinar tu código, su salida y tus pensamientos al escribirlos en Markdown. Además, los documentos R Markdown pueden renderizarse en formatos de salida como PDF, HTML o Word.
Nota sobre los cuestionarios: Todos los cuestionarios están contenidos en la carpeta Quiz App, para un total de 52 cuestionarios de tres preguntas cada uno. Están vinculados dentro de las lecciones, pero la aplicación de cuestionarios puede ejecutarse localmente; sigue las instrucciones en la carpeta
quiz-apppara alojarla localmente o implementarla en Azure.
| Número de Lección | Tema | Agrupación de Lecciones | Objetivos de Aprendizaje | Lección Vinculada | Autor |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Introducción al aprendizaje automático | Introducción | Aprende los conceptos básicos detrás del aprendizaje automático | Lección | Muhammad |
| 02 | La historia del aprendizaje automático | Introducción | Aprende la historia detrás de este campo | Lección | Jen y Amy |
| 03 | Equidad en el aprendizaje automático | Introducción | ¿Cuáles son los temas filosóficos importantes sobre la equidad que los estudiantes deben considerar al construir y aplicar modelos de ML? | Lección | Tomomi |
| 04 | Técnicas para el aprendizaje automático | Introducción | ¿Qué técnicas utilizan los investigadores de ML para construir modelos de ML? | Lección | Chris y Jen |
| 05 | Introducción a la regresión | Regresión | Comienza con Python y Scikit-learn para modelos de regresión |
- [Python](2-Regression/1-Tools/README.md)
- [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html)
- Jen
- Eric Wanjau
- [Python](2-Regression/2-Data/README.md)
- [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html)
- Jen
- Eric Wanjau
- [Python](2-Regression/3-Linear/README.md)
- [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html)
- Jen y Dmitry
- Eric Wanjau
- [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md)
- [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html)
- Jen
- Eric Wanjau
- [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md)
- [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) |
- Jen y Cassie
- Eric Wanjau
- [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)
- [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) |
- Jen y Cassie
- Eric Wanjau
- [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)
- [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) |
- Jen y Cassie
- Eric Wanjau
- [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md)
- [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) |
- Jen
- Eric Wanjau
- [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md)
- [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) |
- Jen
- Eric Wanjau
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Acceso sin conexión
Puedes ejecutar esta documentación sin conexión usando Docsify. Haz un fork de este repositorio, instala Docsify en tu máquina local, y luego en la carpeta raíz de este repositorio, escribe
docsify serve. El sitio web se servirá en el puerto 3000 de tu localhost:localhost:3000.PDFs
Encuentra un PDF del plan de estudios con enlaces aquí.
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Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática Co-op Translator. Si bien nos esforzamos por lograr precisión, tenga en cuenta que las traducciones automáticas pueden contener errores o imprecisiones. El documento original en su idioma nativo debe considerarse como la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de malentendidos o interpretaciones erróneas que puedan surgir del uso de esta traducción.