aprovecho a dejar un aporte que se me hace genial. Es un canal de machine learning y ai buenísimo.
https://www.youtube.com/channel/UCy5znSnfMsDwaLlROnZ7Qbg
Aprender los conceptos clave
Todo lo que aprenderás sobre MA con Scikit-Learn
¿Cómo aprenden las máquinas?
Problemas que podemos resolver con Scikit-learn
Las matemáticas que vamos a necesitar
Iniciar un proyecto con sklearn
Configuración de nuestro entorno Python
Instalación de librerías en Python
Datasets que usaremos en el curso
Optimización de features
¿Cómo afectan nuestros features a los modelos de Machine Learning?
Introducción al PCA
Preparación de datos para PCA e IPCA
Implementación del algoritmo PCA e IPCA
Kernels y KPCA
¿Qué es la regularización y cómo aplicarla?
Implementación de Lasso y Ridge
Explicación resultado de la implementación
ElasticNet: Una técnica intermedia
Regresiones robustas
El problema de los valores atípicos
Regresiones Robustas en Scikit-learn
Preparación de datos para la regresión robusta
Implementación regresión robusta
Métodos de ensamble aplicados a clasificación
¿Qué son los métodos de ensamble?
Preparación de datos para implementar métodos de ensamble
Implementación de Bagging
Implementación de Boosting
Clustering
Estrategias de Clustering
Implementación de Mean-Shift
Implementación de Batch K-Means
Optimización paramétrica
Validación de nuestro modelo usando Cross Validation
Implementación de K-Folds Cross Validation
Optimización paramétrica
Implementación de Randomized
Bonus: Auto Machine Learning
Salida a producción
Revisión de nuestra arquitectura de código
Importar y exportar modelos con Sklearn
Creación de una API con Flask para el modelo
Cierre del curso
Material adicional para consultar
Material adicional para consultar
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Una vez más debo felicitarte por haber llegado hasta el final de este curso. ¡Si multiplicamos nuestro conocimiento y lo compartimos con otros, cada vez haremos mejores productos tecnológicos que nos beneficien a todos!
¡Nunca pares de aprender!
No quiero irme sin recordarte que todo lo que vimos en este curso es no más una muestra del apasionante mundo del machine learning. Y te quiero dejar algunos materiales para que puedas continuar con tu camino de aprendizaje infinito. Si encuentras algún material que valga la pena, no dudes en hacérmelo llegar también. Juntos podemos llegar más lejos.
Machine Learning & Data Science:
El canal de StatQuest con Josh Starmer (Inglés):
https://www.youtube.com/channel/UCtYLUTtgS3k1Fg4y5tAhLbw
El canal de SentDex (Inglés):
https://www.youtube.com/user/sentdex
Un blog especializado en Data Science (Inglés)
https://towardsdatascience.com/
Libro gratuito: The art of data science (Inglés)
https://bookdown.org/rdpeng/artofdatascience/
Canal AMP Tech: (Español)
https://www.youtube.com/channel/UCG4H4Qf-ZU9Ycr_PQ4egqDQ
Tensorflow Coding (Español):
https://www.youtube.com/watch?v=ZMkYL942RBw&list=PLQY2H8rRoyvz3rEFpW2I3gPSru5xm8Bf7
Canal de 3Blue1Brown (Subtitulado):
https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk
El curso de Deep Learning para PLN de Stanford: http://web.stanford.edu/class/cs224n/
El canal de Daniel Shiffman “The Coding Train”
(Está más orientado a temas de computación gráfica, pero las explicaciones que da de Inteligencia Artificial son maravillosas).
https://www.youtube.com/user/shiffman
El libro de Daniel Shiffman de introducción a la vida artificial usando P5.JS (Javascript):
https://natureofcode.com/book/
El canal de Andrew Ng. Deeplearning.ai
https://www.youtube.com/channel/UCcIXc5mJsHVYTZR1maL5l9w
Mis comunidades favoritas en facebook:
(No olvides revisar la sección de archivos cuando sea el caso)
The Data Pub:
https://www.facebook.com/thedatapub/
Machine Learning Colombia:
https://www.facebook.com/groups/1766056600304468/files/
Machine Learning en Español
https://www.facebook.com/groups/machinelearninges/
Sociedad Ecuatoriana de estadística (Español)
https://www.facebook.com/socecuest/
Con mucho cariño,
Ariel Ortiz Beltrán.
Aportes 26
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Canal de youtube DOT CSV (español) tiene contenido interesante en cuando al mundo de ML
De los mejores cursos de ML que he visto, grande profesor Ariel
Muchas gracias Ariel ha sido un curso marvilloso, gustoso de llevarlo, ya es segunda vez que lo hago y me ha encantado.
Excelente curso, nunca hice un curso tan bueno. Me fascinó la parte de poder exportar el modelo YA ENTRENADO en algo que pueda ser utilizado por terceros en cualquier momento.
Mis felicitaciones a platzi y al profesor por el curso.
Muchas gracias por los aportes. Son de muchísima ayuda. Gracias.
MIL MIL GRACIAS PROFE !!! DESDE EL SALVADOR
¡Muchas gracias! que curso tan genial aprendí mucho
Excelente, muchas gracias
Excelente curso!
Muchas gracias Ariel, hace mucho no me sentía tan bien en un curso, los conceptos y las practicas están en la medida justa para estimularme a seguir aprendiendo.
Gracias Plazi por traer a este excelente profe!
Genial este aporte que nos deja el profe para seguir expandiendo conocimiento.
Gracias profe Ariel, excelente curso!
Excelente curso, me encantó el contenido visto.!
Profe. Genial el curso, espero nos siga enseñando muchas más cosas.
Gracias !!!
Este curso me ayudo a forzar mis conocimientos, gracias eres un excelente docente, espero verte pronto.
Muchas gracias profesor!
Gracias a usted hoy empieza la formación profesional de un nuevo científico de datos!
Entonces es necesario aprender JavaScript? Gracias por el curso!
Muchas gracias Ariel, excelente curso!!!
Gracias profe Ariel por este interesante curso, gran dominio del tema y excelente exposicion. Hasta pronto!!
Gracias, solo felicitaciones a Ariel!!!
Gracias al curso pude entender conceptos bastante complejos y como implementarlos. Tanto laboratorio me tenia mal y no sabia por donde encarar. Excelente lo del Profe Ariel. Otro curso del profe lo veria sin dudarlo.
Excelente curso!, aprendí un montón!.
El mejor curso de Machine Learnin grande profe Ariel
Excelente curso!
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