# Learn Machine Learning & AI

> Curso de aprendizaje automático: IA, aprendizaje profundo, redes neuronales y ciencia de datos.

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## Overview

- **ID:** `com.pit.machinelearning`
- **Platform:** Android
- **Type:** Android app
- **Status:** Available
- **Publisher:** Prabartan Information Technology
- **Category:** EDUCATION
- **Downloads:** 41,335
- **Rating:** 4.70 / 5 (514 ratings)
- **Version:** 2.0.5
- **Last updated:** 2026-09-12
- **First published:** 2020-01-09
- **Publisher country:** BD
- **Size:** 37 MB
- **Data as of:** 2026-09-17
- **Store listing:** [Google Play Store](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.pit.machinelearning)
- **Website:** [https://handy-diorama-197418.web.app/](https://handy-diorama-197418.web.app/)
- **Privacy policy:** [https://www.termsfeed.com/live/f844a517-696b-4f9e-aca2-6f1897d00059](https://www.termsfeed.com/live/f844a517-696b-4f9e-aca2-6f1897d00059)

## Description

El curso «Aprende Aprendizaje Automático e IA» es una guía estructurada que te lleva desde la comprensión del aprendizaje automático hasta la comprensión de los algoritmos que sustentan la inteligencia artificial moderna, mediante lecciones breves que puedes leer en tu teléfono.<br><br>No se requiere experiencia previa en IA. Si dominas el álgebra básica y tienes conocimientos básicos de Python, puedes seguir este curso.<br><br>¿QUÉ APRENDERÁS?<br><br>Fundamentos del Aprendizaje Automático<br>Qué es el aprendizaje automático, en qué se diferencia de la programación tradicional, el flujo de trabajo del aprendizaje automático, los datos de entrenamiento y prueba, el sobreajuste, el subajuste, el sesgo y la varianza, y cómo se evalúan los modelos.<br><br>Aprendizaje Supervisado<br>Regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, bosques aleatorios, máquinas de vectores de soporte, k vecinos más cercanos y Naive Bayes, con la intuición que hay detrás de cada uno y sus aplicaciones prácticas.<br><br>Aprendizaje No Supervisado<br>Agrupamiento K-means, agrupamiento jerárquico, reducción de dimensionalidad, análisis de componentes principales y detección de anomalías.<br><br>Aprendizaje profundo y redes neuronales<br>Perceptrones, funciones de activación, retropropagación, redes neuronales convolucionales para imágenes, redes recurrentes y LSTM para secuencias, e introducción a los transformadores.<br><br>Aprendizaje por refuerzo<br>Agentes, entornos, recompensas, aprendizaje Q y métodos basados ​​en políticas explicados sin matemáticas complejas.<br><br>Procesamiento del lenguaje natural<br>Tokenización, incrustaciones, análisis de sentimientos y cómo se construyen grandes modelos de lenguaje a partir de estas ideas.<br><br>Herramientas y bibliotecas<br>Cómo integrar Python, TensorFlow, Keras, scikit-learn, NumPy y Pandas en un flujo de trabajo real de aprendizaje automático.<br><br>Aprendizaje automático aplicado<br>Cómo se utilizan estos métodos en la atención médica, las finanzas, los sistemas de recomendación, la detección de fraude, la visión artificial y la predicción.<br><br>DISeñado para aprender en el móvil<br><br>Lecciones cortas. Cada tema se divide en secciones que puedes completar en pocos minutos, para que puedas avanzar en tus ratos libres en lugar de esperar a una noche libre.<br><br>Primero el lenguaje claro, después las matemáticas. Cada algoritmo se explica con palabras antes de que aparezca cualquier notación, para que comprendas su funcionamiento antes de ver cómo está escrito.<br><br>Busca en todo el curso para que puedas encontrar un término en cuanto lo veas en un artículo o una clase.<br><br>Marcadores y reanudación para que puedas continuar con un tema extenso aunque lo interrumpas.<br><br>Actualización constante a medida que avanza el campo.<br><br>¿PARA QUIÉN ES ESTA APLICACIÓN?<br><br>Estudiantes de cursos de aprendizaje automático, inteligencia artificial o ciencia de datos que necesitan una segunda explicación cuando no hayan comprendido la clase.<br><br>Desarrolladores de software que se están especializando en ingeniería de aprendizaje automático o ciencia de datos.<br><br>Candidatos que se preparan para entrevistas de aprendizaje automático y ciencia de datos, donde las preguntas aún se centran principalmente en los fundamentos.<br><br>Analistas y profesionales que necesitan comprender qué hace realmente un sistema de IA en su sector.<br><br>Cualquier persona interesada en cómo funciona la inteligencia artificial en los productos que utiliza a diario.<br><br>¿POR QUÉ APRENDER APRENDIZAJE AUTOMÁTICO AHORA?<br><br>El aprendizaje automático ha dejado de ser una habilidad especializada y se ha convertido en un requisito básico para el trabajo técnico. Comprender cómo se entrenan los modelos, por qué fallan y qué pueden y no pueden hacer es útil hoy en día en casi cualquier puesto técnico, y cada vez más en puestos no técnicos.<br><br>Este curso te brinda ese conocimiento en un formato que realmente podrás completar: lecciones cortas, lenguaje claro, sin interrupciones de video y sin necesidad de cuenta.<br><br>Comienza tu primera lección hoy mismo.<br><br>¿Tienes preguntas, correcciones o algún tema que te gustaría que se añadiera? Escríbenos a mail@ehsanur.com; actualizamos la aplicación según las sugerencias de los estudiantes.

## Rankings

- #325,449 — Overall
- #8 — machine learning algorithms

## Permissions and access

### Permissions

- `android.permission.ACCESS_NETWORK_STATE`
- `android.permission.CAMERA`
- `android.permission.INTERNET`
- `android.permission.POST_NOTIFICATIONS`
- `android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE`
- `android.permission.VIBRATE`
- `android.permission.WAKE_LOCK`
- `android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE`
- `com.android.vending.CHECK_LICENSE`
- `com.google.android.c2dm.permission.RECEIVE`
- `com.google.android.providers.gsf.permission.READ_GSERVICES`
- `com.pit.machinelearning.DYNAMIC_RECEIVER_NOT_EXPORTED_PERMISSION`

## Review summary

Users praise the app for its comprehensive, well-organized, and practical machine learning and AI learning materials that are accessible on mobile devices. The app keeps learners motivated and covers detailed concepts with helpful coding sections. However, multiple users report significant display issues with math symbols and equations, making content difficult to read. There are also requests for more video content, expanded topics, and additional features. Frequent intrusive ads and lack of responsive developer support are notable drawbacks affecting the overall user experience.

### Pros

- Provides a comprehensive and practical understanding of machine learning and AI concepts.
- Organized tutorials with quality material that simplifies learning and keeps users motivated.
- Convenient for learning on-the-go without needing a laptop, offering detailed concepts in a single place.
- Includes helpful coding sections and explanations that users appreciate.
- Availability of a pro version and multiple apps from the same developer enhances user's experience.

### Cons

- Display issues with math symbols and equations, making content hard to read for multiple users.
- Lack of video content and desire for more detailed topics expressed.
- Frequent full screen ads disrupt user experience, recommended to switch to banner ads.
- Developer contact unresponsive when users report bugs or issues.
- Requests for additional libraries and features such as a code playground and more AI/ML tools.

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Source: [Chrome-Stats](https://chrome-stats.com/d/com.pit.machinelearning?hl=es)
