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Siguientes pasos en modelos de inteligencia artificial

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Excelente curso, deber铆as hacer mas cursos de ML con este profe, de regresiones log铆sticas, aprendizaje no supervisado o cosas mas profundas de ML

Excelente contenido y excelente profe

Gran curso, muchas gracias!!! Concuerdo con la opini贸n de los dem谩s, ser铆a interesante tener cursos avanzados de machine learning donde se lleven a cabo proyectos complejos.

Excelente curso y excelente profe.

Una vez explicados los c贸digos y la manera de relacionar variables , etc, el proyecto deber铆a detenerse un poco en analizar el caso y sacar conclusiones pr谩cticas sobre el dataset, esto a manera de hacer el proyecto mucho m谩s pr谩ctico.

solving test

Resumen
1.
驴Geom茅tricamente c贸mo se ven los resultados de una regresi贸n lineal de 3 variables?
Como un plano
2.
驴Cu谩l de estos es un m茅todo de regularizaci贸n?
Ridge
3.
驴Cu谩l de los siguientes m茅todos utilizar铆as para evaluar con ayuda de una gr谩fica los resultados de un modelo de regresi贸n lineal?
Con una matriz de correlaciones
REPASAR CLASE
4.
La regresi贸n lineal es exclusivamente un modelo supervisado. Esto es:
Verdadero
5.
驴Geom茅tricamente qu茅 quieren decir la w0 y w1 en la ecuaci贸n de regresi贸n lineal con dos variables?
El corte en X = 0 y el cambio en Y dado el cambio de 1 en X
6.
驴Para qu茅 sirve sns.pairplot()?
Para ver las correlaciones que existen entre todas las posibles variables num茅ricas a trav茅s de un gr谩fico de dispersi贸n
7.
Para optimizar un modelo es necesario solo tener una funci贸n de p茅rdida. Esto es:
Falso
8.
驴Qu茅 hace el one-hot encoding?

Crea una columna con cada uno de los atributos de una variable categ贸rica, donde los valores son 1 si esa fila tiene el valor de dicho atributo.
9.
驴Cu谩l es el nombre formal de el m茅todo de evaluaci贸n llamada R^2?
Coefficiente de determinaci贸n
10.
驴Qu茅 m茅todo se utiliza para verificar si un modelo se ajusta de la mejor manera a los datos?
M茅todo de m铆nimos cuadrados
11.
Una manera de intentar mejorar el modelo es aplicando funciones a las variables independientes, as铆 como puede ser que se eleven al cuadrado. Esto es:
Verdadero
12.
Solo es necesario comprobar visualmente nuestras creencias sin justificarlas con un resultado num茅rico. Esto es:
Falso
13.
Cuando hablamos de un problema de an谩lisis supervisado, 驴qu茅 problema resuelve un modelo de regresi贸n?
Intenta predecir sobre valores num茅ricos como lo pueden ser los precios de casas en una zona o la estatura de una persona.

Me gusto que el profesor explica sencillo y es muy didactico. Me gustaria encontrarlo en un curso que sea espec铆fico de Random Forest o de Redes Neuronales. Es clave y muy importante el paso a paso en la notebook de Google Colab para ir poniendo en pr谩ctica lo que vamos aprendiendo a medida que avanza el curso! Todas los cursos deber铆a tener su parte pr谩ctica usando una notebook!!

Fue un gran curso. En la universidad ni entendia este metodo de regresion. Ahora mas claro me ha quedado. Solo queda practicarlo.

Muchas gracias Luis Fernando por lo explicado en el curso, me ense帽贸 mucho sobre la regresi贸n lineal.
Muy buen curso, simplifica conceptos dif铆ciles de forma muy sencilla. 10/10

Excelente curso profesor, ya cada vez estoy m谩s cerca de acabar el curso de Data Scientist 鉂わ笍

Exelente, ser铆a interesante tener cursos avanzados de machine learning.

Muchas gracias profe. Me ayudo a reforzar unos temas. Nos vemos.!!

猸愨瓙猸愨瓙猸

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Buen Profe, gracias!

**Este curso trajo muchos nuevos retos, es un muy buen curso, el docente explica muy bien gracias Platzi por estos buenos curso, y el perfecto m茅todo que dan de aprendizaje **

Curso bien explicado, buen profesor pero Platzi entrega un conocimiento muy liviano.

Excelente curso tanto en la pedagog铆a, practicidad de las clases y la organizaci贸n del profe ya que todo el c贸digo que explica se encuentra en los anexos haciendo todo esto que se mas sencillo y practico la forma de aprender, seria muy bueno que el profesor Luis realizara mas cursos avanzados enfocados en estas tem谩ticas.

Este es un curso que fue algo complejo para m铆, pero repetir茅 las clases cuantas veces necesite. Los otros algoritmos aqu铆 descritos se que ser谩n muy interesantes de aprender y aplicar tambi茅n.

Buen curso,explica muy bien el profesor, muchas gracias.

gran profe! dando todo al punto, gracias!

Muy claras las explicaciones, excelente profe!

Muy buen curso, los ejemplos fueron bastante claros, al profe se le entendi贸 bien lo que explicaba.

Gran Curso, Luis Fernando Laris, No dejaste duda alguna.
Excelente calidad.

Hey! porfa m谩s cursos como este. Gracias Luis. Las clases han sido de gran ayuda para reforzar lo que he aprendido hasta ahora. 10 / 10

Excelente el curso. Muchas gracias

Te felicito Luis Fernando Laris excelente curso Gracias