Olvídese de la codificación, ahora puede resolver sus problemas de IA con Excel


El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se han convertido en una parte importante de muchas aplicaciones que usamos todos los días. Hay pocos dominios que la rápida expansión de aprendizaje automático no ha tocado. Muchas empresas han prosperado al desarrollar la estrategia adecuada para integrar algoritmos de aprendizaje automático en sus operaciones y procesos. Otros han perdido terreno frente a la competencia tras ignorar los innegables avances en inteligencia artificial.

Pero dominar el aprendizaje automático es un proceso difícil. Debe comenzar con un conocimiento sólido de álgebra lineal y cálculo, dominar un lenguaje de programación como Python y dominar la ciencia de datos y las bibliotecas de aprendizaje automático como Numpy, Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch.

Y si desea crear sistemas de aprendizaje automático que se integren y escalen, tendrá que aprender plataformas en la nube como Amazon AWS, Microsoft Azure y Google Cloud.

Naturalmente, no todo el mundo necesita convertirse en ingeniero de aprendizaje automático. Pero casi todos los que dirigen una empresa u organización que recopila y procesa de manera sistemática pueden beneficiarse de algunos conocimientos de ciencia de datos y aprendizaje automático. Afortunadamente, hay varios cursos que brindan una descripción general de alto nivel del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo sin profundizar demasiado en las matemáticas y la codificación.

Pero en mi experiencia, una buena comprensión de la ciencia de datos y el aprendizaje automático requiere cierta experiencia práctica con algoritmos. En este sentido, una herramienta muy valiosa y que a menudo se pasa por alto es Microsoft Excel.

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