Fundamentos prácticos
Aplica Platzidoro en este curso y asegura el éxito de tu aprendizaje
Los fundamentos de machine learning que aprenderás
Introducción a Numpy
Introducción y manipulación de datos con Pandas
Introducción a ScikitLearn
Comandos básicos de las librerías usadas en el curso (Numpy, Pandas y ScikitLearn)
Regresión Lineal y Logística
¿Qué es la predicción de datos?
Sobreajuste y subajuste en los datos
Regresión lineal simple y regresión lineal múltiple
Regresión lineal simple con Scikit-Learn: división de los datos
Regresión lineal simple con Scikit-Learn: creación del modelo
Regresión logística con Scikit-Learn: definición y división de datos
Regresión logística con Scikit-Learn: evaluación del modelo
Matriz de confusión
PlatziDoro Cápsula 1
Árboles de decisión
¿Qué es un árbol de decisión y cómo se divide?
Comprendiendo nuestro data set para la creación de un árbol de decisión
Creando un clasificador con Scikit-Learn
Entrenamiento del modelo de clasificación
Visualización del árbol de decisión
K-Means
¿Qué es K-Means?
Cargando el data set de Iris
Construcción y evaluación del modelo con K-Means
Graficación del modelo
PlatziDoro Cápsula 2
Aprendizaje profundo
Introducción al aprendizaje profundo
Conceptos básicos de Tensor Flow
Red neuronal convolucional
Conociendo el set de datos para la creación de la red neuronal
Crea y entrena tu primera red neuronal convolucional con Tensor Flow
Evaluación de la red convolucional
PlatziDoro Cápsula 3
Despedida
Recomendaciones para analizar correctamente tu problema
Siguientes pasos para continuar aprendendiendo de Machine Learning
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Aportes 27
Preguntas 5
Árboles de decisión:
**Ventajas: **
Árboles de decisión
Forma gráfica y analítica de representar sucesos y posibilidades
El videojuego Detroid become human de PS4 se basa en estos árboles de decisión pues, las decisiones que se toman en el juego trazan la ruta de desenlaces y finales posibles en la historia
Es una forma gráfica y analítica que presenta sucesos y sus posibles consecuencias
Es una manera de dividir todos los sucesos y por último obtener una decisión
Es un grafo con forma de arbol que en cada una de sus ramas tiene una decisión
Ejemplo:
Una tienda en base a los datos que recolecta del comportamiento de un cliente puede descifrar que producto tiene la intención de comprar
Claridad en los datos
Se sabe que hace en base a los caminos
Tolerante al ruido y valores faltantes
Las reglas extraídas permiten hacer predicciones
En base a los ejemplos y las características que llevaron a una decision se crea la relación entre los datos que lleva a una decision
Para conocer más sobre los Arboles de decisión - Clasificación les recomiendo ir a este enlace.
Creo que en nuestras vidas siempre pensamos como los árboles de decisión.
Luego entonces
¿Hay modelos que se aplican a casos específicos, es decir arbol de decisiòn solo cuando tenga ciertos datos y requiera cierta predicciòn o decisiòn?
saludos cordiales
intenté hacer un arbol de decisión sobre crimen en CDMX, donde se determine qué categoría de crimen se comete a partir de distintos atributos, pero no me salió bien. Lo optimizaré en futuras clases:
Árbol de decisión es una forma gráfica de dividir sucesos y sus consecuencias
Un ejemplo real aplicando este modelo (desde hace mucho asumo) es este juego https://en.akinator.com/
Para conocer más sobre los Arboles de decisión - Regresión les recomiendo ir a este enlace.
ME ENCNATOOO
Con respecto a las medida de selección de atributos podemos usar el índice de gini:
Cosas a tener en cuenta en los árboles de desición:
Los arboles de decisión parecen ser la version IA de los diagramas de flujo.
Ventajas
Definición de árbol de decisión
Genial
Hay alguna implementación en el lenguaje C de árbol de decisión?
el nodo padre es la pregunta que se hace luego de ello se empieza a preguntar y busca un camino llegando a un resultado D
de manera MUY SIMPLE se puede resumir como una serie de preguntas lógicas del tipo si entonces , para determinar cual es la decisión o clasificación adecuada al conjunto de variables.
Optimización
División de un árbol de decisión
Desventajas
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