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
No tienes acceso a esta clase
¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera
Aportes 4
Preguntas 1
Con este video me termino de quedar MÁS que claro los conceptos de OVERFITTING y UNDERFITTING:
https://www.youtube.com/watch?v=_opXSMa_nX4&ab_channel=AprendeInnovando
To understand a little bit more about overfitting and underfitting, I found this example:
Let’s Imagine we have three students, let’s call them student A, B and C respectively
Now, the professor decides to take a class test previosly before the official test, the class test would be the training set and the official test would be the test set
|
|
Reference link: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/02/underfitting-overfitting-best-fitting-machine-learning/
Muy buen curso
¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?
o inicia sesión.