Los fundamentos de machine learning que aprenderás

Name: Los fundamentos de machine learning que aprenderás
Uploaded: 2019-10-04T21:00:00+00:00
Duration: 5 min 18 s
Description: Aprende sobre Los fundamentos de machine learning que aprenderás como parte del Curso de Fundamentos Prácticos de Machine Learning en 5.30 minutos con Yesi Díaz

Clase 3 de 40 • Curso de Fundamentos Prácticos de Machine Learning

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Los fundamentos de machine learning que aprenderás

Fundamentos prácticos

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

Los fundamentos de machine learning que aprenderás

Introducción a Numpy

Introducción y manipulación de datos con Pandas

Introducción a ScikitLearn

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?

Sobreajuste y subajuste en los datos

Regresión lineal simple y regresión lineal múltiple

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

Regresión lineal simple con Scikit-Learn: creación del modelo

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

Regresión logística con Scikit-Learn: evaluación del modelo

Matriz de confusión

PlatziDoro Cápsula 1

Árboles de decisión

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

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

Creando un clasificador con Scikit-Learn

Entrenamiento del modelo de clasificación

Visualización del árbol de decisión

K-Means

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¿Qué es K-Means?

Cargando el data set de Iris

Construcción y evaluación del modelo con K-Means

Graficación del modelo

PlatziDoro Cápsula 2

Aprendizaje profundo

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Introducción al aprendizaje profundo

Conceptos básicos de Tensor Flow

Red neuronal convolucional

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

Crea y entrena tu primera red neuronal convolucional con Tensor Flow

Evaluación de la red convolucional

PlatziDoro Cápsula 3

Despedida

🔧 Aviso de renovación de un curso

Recomendaciones para analizar correctamente tu problema

Siguientes pasos para continuar aprendendiendo de Machine Learning