Introducción a machine learning
Introducción a machine learning
Qué es machine learning y su historia
Framework de ciencia de datos: herramientas para machine learning
Tipos de modelos de machine learning
Reto: procesando un dataset
Algoritmos simples de machine learning
La “receta” para aplicar algoritmos de machine learning
Regresión lineal
Regresión logística
Árboles de decisión
Algoritmos de aprendizaje no supervisado
Reto: explora diferentes ejemplos de modelos y qué pueden hacer
Deep learning
Cómo funcionan las redes neuronales
Cómo es el entrenamiento de las redes neuronales
Cómo mejorar las predicciones de redes neuronales
Conclusiones
Qué más aprender de inteligencia artificial
Cómo profundizar en machine learning y deep learning
Qué es machine learning y su historia
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I strongly recommend to the people who is interest on the advance of Machine Learning/Deep Learning/ IA to read the book titulated “Alquimia: Cómo los datos se están transformando en oro” By: Juan Manuel López Zafra. In that book, they look to many cases of use of that type of technology, in my opinion, is a really good book to introduce yourself in the daily use of the data and how important it’s nowadays, y lo importante que seran en un futuro, no tan lejano.
por qué el curso está inglés ?
The English course is challenging, but the presentation help me a lot with the technical vocabulary
It´s amazing!!! I didn´t know that Platzi has a Machine learning course in english, thanks a lot. I would have prefer the text would have written in english also.
I’m ready for take this course. 😄 i need practice my listening and of step, learn more about ML
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