Curso de Fundamentos Prácticos de Machine Learning

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Instruido por:
Yesi Díaz
Yesi Díaz
Básico
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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

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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)

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

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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

Aprendizaje profundo

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Introducción al aprendizaje profundo

04:32 min

Conceptos básicos de Tensor Flow

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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

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·hace 22 días
model.compile(optimizer= tf.train.AdamOptimizer(), loss = 'sparse_categorical_crossentropy', metrics =['accuracy']) me no m...
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chico COMO HAGO PARA CONVERTIR UNA SERIE DE FECHAS EN UN SERIE DE NÚMEROS ??? 15/10/12 A ID=0
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a donde esta esa lectura?
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Las barras de búsqueda inteligentes como la de platzi o google que predicen lo que vas a buscar utilizan estos arboles de decisiones o ha...
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Por que se divide entre 255?
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estoy creando mi ejercicio del capitulo de “introducción a Numpy” donde hay que crear un arreglo con tres o mas dimensiones y lo compart...
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Miguel Angel Paz Gonzalez
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Es posible que con KMeans se caiga en optimos locales. Es decir, que un K nos de una metrica de 70 %, la siguente de 60% y dos K mas adel...
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Pablo Castillo
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Estudiante
·hace 2 meses
¿cómo lo hago para probar con datos que yo le ingrese? y en los últimos nodos de la imagen ¿como se si vive o muere?
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Manea luca cristian
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Estudiante
·hace 3 meses
Como puedo visualisar los graficos si estoy utilizando visual studio o atom como editor de texto? cuando los ejecuto en consola o de mane...
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