Descripción del Curso
En esta guía inicial, te acompañaremos a través de un viaje para preparar tus datos de manera efectiva antes de utilizarlos en el entrenamiento de redes neuronales. Inicialmente, exploraremos los conceptos básicos y te proporcionaremos las herramientas necesarias para que puedas dominar el proceso de creación de datasets.
Objetivos del Curso
- Comprender la importancia de la preparación de datos en el contexto de las redes neuronales.
- Aprender técnicas sencillas para limpiar y transformar tus datos.
- Familiarizarte con los tipos de datos y cómo seleccionar los adecuados para tu proyecto.
- Desarrollar un enfoque práctico que te permita aplicar lo aprendido en tus propios datasets.
Estructura del Curso
- Introducción a las Redes Neuronales
- ¿Qué son y cómo funcionan?
- Importancia de los datos en el aprendizaje automático.
- Tipos de Datos y Fuentes
- Datos estructurados vs no estructurados.
- Fuentes comunes de datos.
- Preparación de Datos
- Limpieza de datos: identificación y tratamiento de valores faltantes.
- Transformación de datos: normalización y escalado.
- División del dataset: entrenamiento, validación y prueba.
- Herramientas Útiles
- Introducción a bibliotecas y herramientas para la preparación de datos.
Al finalizar esta formación, estarás en una posición sólida para comenzar a trabajar con redes neuronales de manera efectiva, asegurando que tus datos sean el cimiento de tus futuros modelos de IA.
Esta formación personalizada ha sido generada por el usuario Pedro con el apoyo de la inteligencia artificial de la plataforma, con el propósito de facilitar la adquisición de conocimientos y estimular el pensamiento crítico. Si bien el contenido ha sido diseñado para ajustarse a tus objetivos y nivel, te animamos a contrastarlo, enriquecerlo con tus propias búsquedas y mantener una actitud activa en tu proceso de aprendizaje. Tu mirada crítica y tu implicación personal son claves para sacarle el máximo provecho.
