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C贸mo profundizar en machine learning y deep learning

15/16

Lectura

Antes de que te vayas quiero contarte algo m谩s. Durante este curso has aprendido las bases te贸ricas de machine learning y has comenzado a jugar con c贸digo de modelos con tu primera librer铆a. Pero esto solo es el principio, es la introducci贸n.

...

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Aportes 15

Preguntas 1

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驴Quieres ver m谩s aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?

Para que el curso guarde relaci贸n con el nombre del mismo ser铆a bueno que se incluya alguna tem谩tica aplicada a la plataforma de MindsDB, para aprender a utilizar alguna de sus funcionalidades.

Hay una pregunta del Examen que no tiene claves, por lo tanto, no puedo avanzar y/o terminar.

examen RespUestAS
Resumen
1.
Machine learning encuentra ____ en los datos.
Patrones
2.
Usamos ____ dentro de los datos para ayudar a los modelos a encontrar los patrones necesarios.
Features o caracter铆sticas.
3.
___ en datasets representan una observaci贸n individual con varios features.
Filas
4.
Una ____ representa un tipo de feature dentro de un dataset.
Columna
5.
Estoy tratando de predecir ventas de helado. Una de las caracter铆sticas es el sabor del helado. Tengo 3 sabores: chocolate, vainilla y fresa. 驴Qu茅 tipo de feature o caracter铆stica es esta?
Categorical
6.
Un feature desconocido se representa como ___ en un DataFrame de Pandas.
NaN

Construyo un modelo que predice si alguien ganar谩 una carrera. Uno de mis features (caracter铆sticas) es la cantidad de horas que entrenaron. 驴Qu茅 tipo de feature es este?
Numerical
8.
Estoy tratando de predecir el n煤mero de ventas de un art铆culo nuevo en la tienda. 驴Qu茅 modelo de machine learning debo usar?
Regresi贸n lineal
9.
Estoy tratando de predecir de qu茅 pa铆s es un cliente en funci贸n de varios detalles de su cuenta, 驴qu茅 tipo de problema de machine learning es este?
Regresi贸n
REPASAR CLASE
10.
Este tipo de aprendizaje es usado para predecir un target u objetivo:
Supervisado
11.
Los tres 鈥渋ngredientes鈥 de un algoritmo de machine learning son:
Proceso de decisi贸n, funci贸n de error/coste y regla de actualizaci贸n,
12.
En una regresi贸n lineal si x crece, y crece 驴qu茅 tipo de relaci贸n de regresi贸n tiene?
Positiva
13.
驴Qu茅 funci贸n de coste se usa en una regresi贸n lineal?
Mean-square error
14.
Puede evaluar el desempe帽o de un modelo de regresi贸n log铆stica con una ______
Matriz de confusi贸n
15.
En k-means, puedes cambiar las 鈥渒鈥, o _______
El n煤mero de grupos.
16.
Los centroides in k-means representan ______
El ejemplo 鈥減romedio鈥 dentro de un cl煤ster.
17.
Una gr谩fica de ____ es usada para evaluar el rendimiento de un modelo de k-means.
Codo (elbow)
18.
Los tres tipos de capas en una red neuronal 鈥渧ainilla鈥 o simple son generalmente:
Capa de entrada, capa oculta y capa de salida.
19.
Las funciones de activaci贸n ___ una se帽al.
Pasan
20.
____ se utiliza para ajustar pesos mientras se entrena redes neuronales.
Backpropagation
21.
Durante el entrenamiento, ____ se usa para evitar el sobreajuste.
dropout

Para profundizar mas en Deep Learning en espa帽ol recomiendo el libro

Python Deep Learning de Jordi Torres.

Hola! Yo recomiendo este libro:

https://www.deeplearningbook.org/

de los genios Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville

驴Podr铆a alguien de Platzi confirmar si los enlaces de los dos primeros cursos enumerados son correctos?

  1. Curso de Fundamentos Pr谩cticos de Machine Learning (https://platzi.com/cursos/fundamentos-ml/)
  2. Curso Profesional de Machine Learning con Scikit-Learn (https://platzi.com/cursos/scikitlearn-ml/)

En ambos casos me sale error 404.

Excelente curso, muy buena la profesora, me encanto los ejercicios que dejo, el 煤nico pero es que fuese en ingles, pero bueno, hay q practicar 馃槂

unfortunately this course for me is a 1 star review.

Her English is really clear, easy to understand.

but is boring as f@ck.

  • i have done only one introduction course at standfor university ( the free course obviously). surprisingly! they talk slow, they want to you understand the topic.

鈥f you are learning English i encourage you to take those courses on coursera (platzi is a better platform)

  • To me this course was pretty much someone talking and talking (bla bla bla bla bla bla bla bla). i did not get anything from the teacher but i have learned a lot from the colab exercise.
  • POSITIVE.
    the colab examples were really good , easy to understand, well explained and a good combination of Spanish and English

Por lo que veo ya pasaron varios d铆as y todav铆a no resuelven el problemas de las preguntas sin respuesta en el examen

No funcionan los enlaces a los cursos o no est谩n los cursos, deber铆a actualizarse.
I think the purpose of this course is to introduce people to let it go the fear to listening to material in English and have a general view over machine learning.
**ya no se encuentra:** Curso de Fundamentos Pr谩cticos de Machine Learning**, me hubiera gustado tomar ese curso**

Recuerda que el aprendizaje autom谩tico y el aprendizaje profundo son campos en constante evoluci贸n, por lo que es importante mantenerse actualizado y seguir aprendiendo a medida que avanza la investigaci贸n y se desarrollan nuevas t茅cnicas. La pr谩ctica constante, la exploraci贸n de proyectos desafiantes y el intercambio de conocimientos con la comunidad tambi茅n son formas efectivas de profundizar en estos campos.

Los primeros links est谩n rotos

This course was so goooddddd :3!