Curso actualizado

Algoritmos de Machine Learning: Preparación y Aplicación de Datos

Introducción al Machine Learning: Historia y Conceptos Básicos

Introducción a la Ciencia de Datos: Carga y Visualización de Conjuntos

Algoritmos Supervisados y No Supervisados en Machine Learning

Procesamiento y Análisis de Datos para Machine Learning

Regresión Lineal: Predicción y Evaluación de Modelos Numéricos

Regresión Logística: Clasificación y Predicción de Probabilidades

Clasificadores de Bosque Aleatorio: Conceptos y Aplicaciones

Aprendizaje No Supervisado: Clustering con K-means

Guía práctica de algoritmos de machine learning con scikit-learn

Mejora de Redes Neuronales: Ajuste, Overfitting y Dropout

Entrenamiento Efectivo de Redes Neuronales: Arquitectura y Tasa de Aprendizaje

Resumen del Curso de Machine Learning y Habilidades Avanzadas