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Machine Learning for Beginners es un currículo de código abierto creado por Microsoft Cloud Advocates. Está diseñado como un curso de 12 semanas y 26 lecciones centrado en lo que a menudo se denomina machine learning clásico, usando Scikit-learn como biblioteca principal y evitando deliberadamente el deep learning. El curso adopta un enfoque basado en proyectos, emparejando cada tema con datos del mundo real de diferentes culturas y regiones. Cada lección incluye un cuestionario previo a la clase, instrucciones escritas, comprobaciones de conocimiento, un desafío, lecturas complementarias, una tarea y un cuestionario posterior a la clase. El currículo cubre regresión, clasificación, clustering, procesamiento de lenguaje natural, pronóstico de series temporales, aprendizaje por refuerzo y un epílogo sobre aplicaciones de ML en el mundo real. Las lecciones están escritas principalmente en Python, y varias lecciones también incluyen versiones en R proporcionadas como archivos R Markdown. Los 52 cuestionarios están contenidos en una aplicación de cuestionarios separada que se puede ejecutar localmente o implementar en Azure. El repositorio también incluye orientación para profesores, una guía de solución de problemas, pautas de contribución y un código de conducta. Está traducido a más de 50 idiomas mediante un sistema de traducción automatizado, y el README explica cómo clonar el repositorio sin las grandes carpetas de traducción usando sparse checkout. El proyecto está destinado a autodidactas, estudiantes y educadores que desean una introducción estructurada y práctica a los fundamentos del machine learning.