Fundamentos prácticos

1

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

2

Los fundamentos de machine learning que aprenderás

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

¿Qué es la predicción de datos?

8

Sobreajuste y subajuste en los datos

9

Regresión lineal simple y regresión lineal múltiple

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 Cápsula 1

Árboles de decisión

16

¿Qué es un árbol de decisión y cómo 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

¿Qué 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 Cápsula 2

Aprendizaje profundo

26

Introducción al aprendizaje profundo

27

Conceptos básicos 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 Cápsula 3

Despedida

33

Recomendaciones para analizar correctamente tu problema

34

Siguientes pasos para continuar aprendendiendo de Machine Learning

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

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Lectura

La metodología de Platzi ha iterado para ofrecerte la mejor experiencia de aprendizaje a través de Platzidoro: la técnica Pomodoro al servicio de la educación efectiva.

Esta metodología se enfoca en enseñarte a aprender evitando o superando momentos de frustración, distracción y agotamiento, mostrándote qué recursos pedagógicos puedes usar para aprender de forma efectiva, además de enseñarte cómo aplicarlos al tema que quieres aprender.

¡Aprende a aprender ahora!

Identificamos los momentos clave del curso para generar espacios de pausa guiada en donde tienes la oportunidad de resumir y practicar lo que has aprendido, a través de herramientas de estudio y juegos didácticos aplicados al tema que estás aprendiendo. Esto no solo te ayuda a que seas consciente de tu propio proceso de aprendizaje, sino que te llena de herramientas de estudio útiles en las áreas de tu interés.

A través de esta metodología te enseñamos a gestionar tus tareas y tu tiempo o el de tu propia empresa, empezando por la gestión que haces de tus propio flujo de trabajo y el ejemplo que das.

Platzidoro está disponible en este curso. ¿Qué esperas para comenzar?

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Hola a todos!
Yo sigo creando contenido sobre Machine Learning 😊
En esta oportunidad les traigo un interesante arcitulo sobre las aplicaciones de ML en la industria pesada, como la generacion de electricidad o produccion de quimicos.

Los invito a leerlo: https://smartai-blog.com/machine-learning-heavy-industries/

Espero sus comentarios 😃

Hola compañeros.

Acabo de crear un blog donde escribiré sobre Machine Learning. He escrito un articulo sobre Google Colab, herramienta que se usa mucho en este curso.

Les comparto el link para que le den una miradita. Lo estoy escribiendo en ingles, así todos practicamos el idioma.

Los invito a visitarlo 😃 : https://smartai-blog.com/what-is-google-colab/

Todas las oportunidades de mejora son bienvenidas. 😃

¿Cómo sé cuales son esos momentos clave?

yo hago algo parecido
estudio hasta que me caso y espero un 30 minutos sigo estudiando
es medio primitivo

Muy interesante, hay que continuar!!

Estoy listo para aprender !! 😄

excelente apoyo!

A iniciar pues… 😄

A darle !!!

Gracias por compartir!!

¡Excelente!

Funciona bastante bien, permite aprender mucho mejor, a veces no lo sigo constantemente pero cuando lo hago me sirve mucho, lo recomiendo.

Me genero buenas espectativas esto. Espero asi sea 😄

XD

Bueno hay que aprender

Excelente ! Vamoooos.

Muy bueno, gracias!