Introducción al curso
El objeto estimador de Scikit-Learn
Clase 16 de 32 • Curso de Machine Learning Aplicado con Python
Contenido del curso
Cómo definir un problema de Machine Learning
El ciclo de ingeniería de Machine Learning
Montar un ambiente de trabajo Pydata
Preparación de los datos
Modelación y evaluación
Feature Engineering
Modelos y Evaluación más avanzada
Resumen
Datos importantes:
- Por como fue diseñado Scikit-Learn, existe una API muy fácil de ocupar y muy unificada. Esta unificación se da por un objeto que se llama “estimador” que tiene en todos los casos y para el algoritmo de Machine Learning que sea, una API que es común y 3 métodos que son clave.
- Scikit-Learn posee muchos modelos, se pueden implementar tanto, regresiones lineales como regresiones regularizadas, árboles de decisión, SDMs, etc.
- Scikit-Learn contiene todos los modelos que son usados hoy en día, y una de las virtudes de esta librería es que sigue muy de cerca lo que pasa en la investigación.
- Scikit-Learn es la librería más usada de Machine Learning General, no de Machine Learning Especializado, para ello está la librería de Tensor Flow y sirve casi exclusivamente para modelos de Deep Learning.