El que hizo el curso en Colab:
D:
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 Batch K-Means
Implementación de Mean-Shift
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
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Preguntas 1
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Al inicio fue muy raro trabajar con los datasets desde el editor de código y no desde jupyter, pero ahora todo tiene sentido. Se ve excelente la forma de terminar este curso.
Excelente clase, ojalá poder dar likes a las clases que más te gustan 😅
Muy buena clase. Muchas gracias
<h3>Resumen</h3>
Revisión de nuestra arquitectura de código
Ahora vamos a convertir los scripts que tenemos en un código que sea modular y extensible con facilidad para que nuestra arquitectura pueda salir a producción de una manera exitosa.
Una estructura de carpetas que sea organizada para poder gestionar todo lo que vas a necesitar en cualquier proceso de Machine Learning.
Carpetas:
- in: Carpeta que contendrá archivos de entrada, datos que alimentarán a nuestros modelos.
- out: Carpeta que contendrá el resultado de la exportacion de nuestros modelos, visualizaciones, datos en excel o csv, etc.
- models: Carpeta que contedrá a los modelos.
Archivos:
Cada clase será un archivo que tenga su propia responsabilidad y se encargue específicamente de una tareas concreta.
- main.py: Metodo principal de ejecucion. Ejecutará todo el flujo de datos. Se encargaría de controlar el flujo de todo el código de principio a fin.
- load.py: Archivo que se encarga de cargar los datos desde in o una DB
- utils.py: Todos los metodos que se reutilizaran una y otra vez.
- models.py: Irá toda la parte de ML como tal.
nice amigo…me pareció excelente incorporar poo en proyectos de data science
En cuanto a mysql creo que no seria un gran problema, con mysql workbench puedes convertir tus archivos .sql a archivos .csv.
Muy interesante la arquitectura
Al ver esta clase me dio gusto haber llevado POO en la Uni por 6 meses.
Pero, no se preocupen, aquí en Platzi también se puede aprender:
Yo haciendo todo en kaggle … igual puedo adjuntar foto de la estructura de un proyecto jajaja.
No entiendo por qué? me sale este error, en el archivo utils tengo como parámetros de la función self y path.
Traceback (most recent call last):
File “Platzi/scikitPlatzi/main.py”, line 6, in <module>
data = utils.load_from_csv(’./in/felicidad.csv’)
TypeError: load_from_csv() missing 1 required positional argument: ‘path’
Tengo un problema con la librería utils con Anaconda. Cuanto intento instalar utils mediante “conda install utils”, no me lo permite.
Luego utilizo el “pip install utils” y si me deja instalar pero Visual Studio Code no lo reconoce ni sale en conda list.
Por útilmo utilizo “python -m pip install utils”, se instala. Visual Studio Code si lo reconoce y sale en conda list, pero a la hora de ejecutar el código me sale el siguiente error:
“ImportError: cannot import name ‘Utils’ from ‘utils’ (/home/demarquezs/anaconda3/envs/ML/lib/python3.10/site-packages/utils/init.py)”
¿Me podrían ayudar por favor?
Esta clase fue buenisima y se complementa muy bien con lo visto en el curso de POO del principio
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