Curso de Fundamentos Prácticos de Machine Learning

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Instruido por:
Yesi Díaz
Yesi Díaz
Básico
3 horas de contenido
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Crea una red neuronal con Tensor Flow para predecir qué tipo de prenda de vestir corresponde a la imagen.

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Fundamentos prácticos

Aplica Platzidoro en este curso y asegura el éxito de tu aprendizaje

00:50 min

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Introducción al Curso

05:18 min

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Introducción a Numpy

12:57 min

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Introducción y manipulación de datos con Pandas

11:37 min

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Introducción a ScikitLearn

02:11 min

Comandos básicos de las librerías usadas en el curso (Numpy, Pandas y ScikitLearn)

02:26 min

Regresión Lineal y Logística

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¿Qué es la predicción de datos?

03:11 min

Sobreajuste y subajuste en los datos

03:51 min

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Regresión lineal simple y regresión lineal múltiple

05:22 min

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Regresión lineal simple con Scikit-Learn: división de los datos

07:48 min

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Regresión lineal simple con Scikit-Learn: creación del modelo

08:07 min

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Regresión logística con Scikit-Learn: definición y división de datos

10:34 min

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Regresión logística con Scikit-Learn: evaluación del modelo

09:56 min

Matriz de confusión

01:38 min

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PlatziDoro Cápsula 1

01:35 min

Árboles de decisión

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¿Qué es un árbol de decisión y cómo se divide?

06:00 min

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Comprendiendo nuestro data set para la creación de un árbol de decisión

08:15 min

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Creando un clasificador con Scikit-Learn

11:08 min

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Entrenamiento del modelo de clasificación

05:45 min

Arboles de decisión

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Visualización del árbol de decisión

05:22 min

K-Means

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¿Qué es K-Means?

04:14 min

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Cargando el data set de Iris

07:31 min

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Construcción y evaluación del modelo con K-Means

05:33 min

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Graficación del modelo

06:07 min

PlatziDoro Cápsula 2

00:30 min

Aprendizaje profundo

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Introducción al aprendizaje profundo

04:32 min

Conceptos básicos de Tensor Flow

00:48 min

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Red neuronal convolucional

03:01 min

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Conociendo el set de datos para la creación de la red neuronal

11:23 min

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Crea y entrena tu primera red neuronal convolucional con Tensor Flow

08:18 min

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Evaluación de la red convolucional

08:29 min

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PlatziDoro Cápsula 3

00:51 min

Despedida

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Recomendaciones para analizar correctamente tu problema

08:48 min

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Siguientes pasos para continuar aprendendiendo de Machine Learning

02:19 min

Expert Sessions: el espacio en vivo, para resolver tus dudas sobre Machine Learning

00:51 min

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