Fundamentos pr√°cticos

1

Aplica Platzidoro en este curso y asegura el éxito de tu aprendizaje

2

Los fundamentos de machine learning que aprender√°s

3

Introducción a Numpy

4

Introducción y manipulación de datos con Pandas

5

Introducción a ScikitLearn

6

Comandos básicos de las librerías usadas en el curso (Numpy, Pandas y ScikitLearn)

Regresión Lineal y Logística

7

¬ŅQu√© es la predicci√≥n de datos?

8

Sobreajuste y subajuste en los datos

9

Regresi√≥n lineal simple y regresi√≥n lineal m√ļltiple

10

Regresión lineal simple con Scikit-Learn: división de los datos

11

Regresión lineal simple con Scikit-Learn: creación del modelo

12

Regresión logística con Scikit-Learn: definición y división de datos

13

Regresión logística con Scikit-Learn: evaluación del modelo

14

Matriz de confusión

15

PlatziDoro C√°psula 1

√Ārboles de decisi√≥n

16

¬ŅQu√© es un √°rbol de decisi√≥n y c√≥mo se divide?

17

Comprendiendo nuestro data set para la creación de un árbol de decisión

18

Creando un clasificador con Scikit-Learn

19

Entrenamiento del modelo de clasificación

20

Visualización del árbol de decisión

K-Means

21

¬ŅQu√© es K-Means?

22

Cargando el data set de Iris

23

Construcción y evaluación del modelo con K-Means

24

Graficación del modelo

25

PlatziDoro C√°psula 2

Aprendizaje profundo

26

Introducción al aprendizaje profundo

27

Conceptos b√°sicos de Tensor Flow

28

Red neuronal convolucional

29

Conociendo el set de datos para la creación de la red neuronal

30

Crea y entrena tu primera red neuronal convolucional con Tensor Flow

31

Evaluación de la red convolucional

32

PlatziDoro C√°psula 3

Despedida

33

Recomendaciones para analizar correctamente tu problema

34

Siguientes pasos para continuar aprendendiendo de Machine Learning

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Recursos

Aportes 39

Preguntas 1

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Deben hacer los cursos mas personalizados, con sets de datos que ustedes nos proporcionen y sin copiar el codigo de otras fuentes lo cual es muy lamentable.Hagan los cursos de tal forma que valga la pena todo lo que pagamos.

Fue espectacular este curso!!!
Que forma mas genial de explicar este tema tan complejo!!

Buen curso hasta que llego a la parte de deep learning, explico redes neuronales convolucionales, pero el ejercicio que hizo no fue sobre eso, y para los que no saben, puede que los confunda o crean que solo es eso. Además el ejemplo que realizo, esta mejor explicado en otros videos gratis en youtube y en la misma documentación de Tensorflow. Pero bueno como fundamentos fue bueno.

Muy buen curso, sin duda el Deep Learning es uno de mis temas favoritos

Mi favorito fue el de K means.

Excelente curso

Que buen curso, desde lo b√°sico como numpy, hasta el deep learning.

Muy buen curso para introducirse en este vasto mundo! muchas gracias!

Aprendí muchas cosas y me perdí en algunos conceptos, pero investigando se puede aclarar esas dudas. Buen curso.

Es un curso de introducción con algo mas de código, me gustaría es fueran mas formales con los algoritmos.
tengo la siguiente metodología pensad:

  1. Revisión a mano del algoritmos
  2. Implementación sencilla en código.
  3. Usar la librería para resolver el problema.

Sin embargo la practicidad hace el curso f√°cil de ver y de seguir.

Gracias!!!

muchas gracias. Me gusto el curso

Increible !!!
#100horasMLconPllatzi

Buen curso. Me gusto porque condenso todo lo que he venido aprendiendo en la ruta de IA desde cero.

me encantó este curso, muy aplicado y didáctica la profesora.

Felicitaciones y a seguir aprendiendo!

Excelente curso, me gusto la manera en que explicaban y las aplicaciones que tiene en la actualidad.
La profesora inspira a otras mujeres a ser parte de este complejo mundo del Machine Learning

Quiero aprender Machine Learning para aplicarlo a la industria de procesos industriales.

Gracias por el curso, me pareció bueno al poner en práctica de forma sencilla los conceptos de la línea de aprendizaje.
Mi modelo favorito es el de árboles de decisión hasta el momento.

en kaglee, los retos, los suben no ??
osea puedo comparar el mio con otros ?

Interesante curso, claro en la explicación.

Quisiera aplicar uno de os modelos que hemos visto pero en redes neuronales. NO se si se pueda hacer eso. Me gusto el curso. Gracias Profesora Yecely Díaz.

que bueno este curso está después de funciones, estadística, probabilidad y algebra xD es buen repaso :3

MUCHAS GRACIAS POR EL CURSO !!!

Nunca pares de aprendender

Excelente curso, me gust√≥ ūüėĄ

P√°gina para seguir practicando Machine Learning: archive.ics.uci.edu/ml/index.php & kaggle.com

Mi algoritmo favorito árbol de decisión, lo estoy tratando de implementar en una entidad financiera específicamente en elproceso de evaluación de una solicitud de créditos con indicadores extraidos de la evaluación económica realizada al potencial cliente (apara determinar si es factible o no otorgar un crédito), algunos algoritmos no logré entender al 100% pero lo tomo como un reto investigar y entender los mismos.

Gracias por el curso, excelente. He aprendido varios algoritmos y librer√≠as √ļtiles para data science.

Saludos profesora

excelentes, muchas gracias

Gracias por el curso. Es un contenido muy ameno para iniciarse en ML. Ya por cuenta propia me queda por estudiar la parte dura de los algoritmos (matematica, probabilidad, algebra lineal), para saber y entender qué hay detras de las funciones y metodos que implementa ScikitLearn.

mi fv es el arbol de decision

Aun hay muchos temas para aprender en el camino, este fue un buen curso.

Me gustaría aplicarlo a data recolectada por sensores de machine vending, poder saber en que ubicación es más rentable instalar éstas máquinas.

Fue un curso muy interesante, muchas cosas quedaron un poco al aire, pero me imagino que aprenderemos de ellas m√°s adelante, gracias!

Muchas gracias, fue un buen curso, queda uno con ganas de seguir aprendiendo estos temas.

tienen razon mis compa√Īeros

Muy buen curso, costo entender algunas cosas ya que es para un nivel mas alto que el que tengo actualmente, pero desperto mucho mas la curiosidad que tengo sobre el tema

Excelente curso, muy bien explicado y con ejercicios que ayudan a fijar los conocimientos de cada tema, me gustó mucho el tema de aprendizaje profundo y me preguntó si podríamos en el futuro usando imágenes de la cara podríamos predecir una enfermedad como el covid 19

¬°Excelente Curso!