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Reinforcement Learning: Construye IA que Aprende a Ganar

Construye agentes de IA que juegan videojuegos con Q-Learning, DQN y Policy Gradients.

¿Qué es Machine Learning?

Machine Learning es una rama de la IA que permite a los sistemas aprender de datos y tomar decisiones sin programación explícita. Desde recomendaciones de Netflix hasta detección de fraudes, ML está transformando todas las industrias.

¿Por qué esta habilidad está tan demandada?

La demanda de ingenieros ML ha aumentado 344% en los últimos cinco años. El salario promedio es $130K/año en EE.UU., con ingenieros senior ganando $200K+. Empresas como Google, Amazon y Meta contratan miles de ingenieros ML anualmente.

Lo que dominarás

En este curso de 16h 15min, Dominarás algoritmos de regresión, clasificación, clustering y reducción de dimensionalidad. Construirás modelos predictivos reales usando Scikit-learn y Python. Aprenderás evaluación de modelos, ajuste de hiperparámetros y manejo de datos desbalanceados.

Tus logros al finalizar

Podrás construir y desplegar modelos ML en producción. Desde limpieza de datos hasta monitoreo de modelos, tendrás un flujo de trabajo ML completo listo para el mercado laboral. Dominarás Reinforcement Learning, Q-Learning, DQN, Policy Gradients.

💡 Perspectivas 2025-2030: ML se ha convertido en una habilidad esencial.

  • 2025: Salarios $100-160K/año | Demanda muy alta
  • 2027: AutoML aumenta productividad, expertos más valiosos
  • 2030: ML en toda empresa, salarios $180-250K/año para líderes
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Instructor

Dr. Sarah Chen

4.8(156 valoraciones)
723 estudiantes
16h 15min de vídeo

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Lo que aprenderás

Reinforcement Learning
Q-Learning
DQN
Policy Gradients
OpenAI Gym

Descripción del curso

Construye agentes de IA que juegan videojuegos con Q-Learning, DQN y Policy Gradients.

Este curso está diseñado para proporcionarte las habilidades prácticas que necesitas para tener éxito en el campo de Machine Learning. A través de proyectos prácticos y ejemplos del mundo real, aprenderás a aplicar lo que aprendes en escenarios reales.

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