El aprendizaje automático puede sonar relativamente anticuado en la era de la IA, pero sigue siendo una habilidad valiosa y de uso frecuente. El aprendizaje automático es el uso de algoritmos en sistemas informáticos para «aprender» de los datos, lo que permite que esos sistemas asuman tareas autónomas. La fabricación, la ingeniería, la programación, la ciencia de datos y más pueden incluir el aprendizaje automático. El campo se distingue de la IA en su enfoque, métodos y estructura subyacente, y a menudo aparece en los titulares de la física y otras aplicaciones científicas. Para descubrir más sobre el aprendizaje automático, puede tomar cursos en línea de una variedad de empresas o instituciones. Los mejores cursos de aprendizaje automático: Tabla comparativa Introducción al aprendizaje automático (Google): Mejor para principiantes absolutos Los cursos básicos de Google están disponibles en el portal de Google Developers si inicia sesión con una dirección de correo electrónico. Imagen: Google Para principiantes, Introducción al aprendizaje automático de Google es una opción clara y de bajo compromiso. Este curso es la primera entrada en una secuencia más larga de «cursos básicos» de Google sobre aprendizaje automático. Eso hace que sea fácil explorar tanto o tan poco del tema como desee. Precios Este curso es gratuito. Duración Este curso se puede completar en 20 minutos. ProsContras Coloca la IA generativa en el contexto del aprendizaje automáticoIU limpiaPreguntas de cuestionario a lo largo de todo el curso Requisitos previos No hay requisitos previos para este curso. Ciencia de datos: aprendizaje automático (Harvard en edX): ideal para científicos de datos Harvard tiene una sólida base de cursos alojados en edX. Imagen: Universidad de Harvard La Universidad de Harvard tiene algunas de las mentes más brillantes en educación detrás de sus cursos en línea, lo que contribuye a nuestra selección de «Ciencia de datos: aprendizaje automático». Este curso es una sección del curso de ciencia de datos en línea más grande de Harvard. Es apropiado para personas con algo de experiencia profesional en ciencia de datos, colocando el aprendizaje automático en el contexto del trabajo práctico existente. Este curso da como resultado un proyecto que el alumno puede usar o mostrar a empleadores actuales o potenciales, es decir, un sistema de recomendación de películas que muestra el dominio de los algoritmos predictivos. Precios «Ciencia de datos: aprendizaje automático» se puede «auditar» de forma gratuita. Pagar $ 149 agrega una certificación de finalización y acceso ilimitado a los materiales del curso. Duración Este curso es a su propio ritmo. Tiene suficiente contenido para aproximadamente ocho semanas de trabajo si se hace de 2 a 4 horas por semana. ProsContrasEl instructor es profesor de la Universidad de HarvardProporciona un proyecto práctico del mundo realPodría ser una puerta de entrada para aprender otros conceptos de ciencia de datos o conceptos de aprendizaje automático para científicos de datosSe centra en aplicaciones de ciencia de datos, no en el aprendizaje automático en generalLa plataforma X puede ser engorrosaRequisitos previosSe recomienda tomar los cursos anteriores en el Programa de Certificado Profesional en Ciencia de Datos antes de tomar este curso. Programa de Certificado en Aprendizaje Automático de la Universidad de Cornell (Cornell): Mejor para una educación universitaria tradicionalEl Programa de Certificado en Aprendizaje Automático se enseña en línea, pero incluye debates facilitados con compañeros. Imagen: Universidad de CornellSi bien esta certificación incluye elementos a su propio ritmo, también ofrece debates en vivo con compañeros y educadores. Los participantes recibirán comentarios sobre su trabajo. El curso incluye proyectos adecuados para un currículum u otras demostraciones del mundo real. Cubre las matemáticas involucradas en el aprendizaje automático, incluido el álgebra lineal y las distribuciones de probabilidad, y los aspectos informáticos, incluidas las máquinas kernel y las redes neuronales. PreciosEsta certificación cuesta $3,750. Duración Este curso se puede completar en 3,5 meses con 6-9 horas de estudio por semana. ProsContras Incluye una certificación de CornellCuenta como horas de desarrollo profesionalFormato como una clase universitaria tradicional, con el rigor y la duración que lo acompañanRelativamente caro en comparación con otros cursos en líneaRequisitos previos La Universidad de Cornell recomienda que los estudiantes que tomen este curso tengan experiencia en «matemáticas, incluida la familiaridad con Python, teoría de probabilidad, estadística, cálculo multivariado y álgebra lineal». Completar algunos proyectos requiere el uso de la biblioteca NumPy y Jupyter Notebooks. Especialización en aprendizaje automático de Stanford (Coursera): mejor para crear aplicaciones de redes neuronales Este curso es uno de los muchos alojados en Coursera. Una suscripción a Coursera Plus permite acceso mensual. Imagen: Coursera Andrew Ng es a menudo mencionado como uno de los mejores instructores de inteligencia artificial. Profesor adjunto en la Universidad de Stanford y cofundador de Coursera, ha construido una marca en la transmisión de información compleja de una manera útil y práctica para las personas que desean progresar en sus carreras tecnológicas. La especialización en aprendizaje automático contiene tres cursos separados y cubre redes neuronales, aprendizaje de refuerzo profundo y más. Precios Este curso es accesible a través de una suscripción a Coursera Plus a $59 por mes. Duración Coursera estima que este curso a tu propio ritmo tomará 2 meses a 10 horas por semana. ProsContras Dictado por el experto en IA Andrew NgPermite a los estudiantes construir un sistema de recomendación y una red neuronalRecibe un certificado profesional de la Universidad de StanfordAlgunos revisores indican que el curso pasa por alto algunos de los aspectos de matemáticas y codificaciónLos materiales del curso no permanecen accesibles después de la finalizaciónRequisitos previos Coursera recomienda que los estudiantes que tomen este curso tengan experiencia en «Codificación básica (bucles for, funciones, declaraciones if/else) y matemáticas de nivel secundario (aritmética, álgebra)». Especialización en Introducción al aprendizaje automático de IBM (Coursera): ideal para aspirantes a científicos de datos La especialización en Introducción al aprendizaje automático de IBM consta de cuatro cursos. Imagen: Coursera Los instructores de IBM imparten este curso de aprendizaje automático, que consta de cuatro cursos más pequeños: Análisis exploratorio de datos para aprendizaje automático. Aprendizaje automático supervisado: regresión. Aprendizaje automático supervisado: clasificación. Aprendizaje automático no supervisado. Esta especialización incluye ejercicios prácticos en SQL, regresión, clasificación y otras herramientas y técnicas útiles en ML. Al final del curso, podrá diseñar sistemas de ML para obtener información de conjuntos de datos que carecen de un objetivo o una variable etiquetada. Al completar la especialización, los alumnos obtendrán un certificado profesional de IBM. Precios Se puede acceder a esta especialización a través de una suscripción a Coursera Plus por $59 al mes. Duración Esta especialización se completa en dos meses a 10 horas por semana. ProsContras Altamente técnico y exhaustivo, con laboratorios para demostrar lo que se enseña en las conferenciasAlgunos revisores elogian la estructura de los cursosAlgunos revisores informan errores en las partes de prueba calificadas Requisitos previos Los alumnos que cursen esta especialización deben tener algo de experiencia en codificación, particularmente en Python, así como sentirse cómodos con el cálculo, el álgebra lineal, la probabilidad y la estadística. Metodología Al elegir estos cursos, analizamos universidades y plataformas de aprendizaje en línea conocidas en el mundo de la tecnología. Buscamos ofrecer una combinación de cursos y certificaciones para principiantes, intermedios y avanzados.