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Siguientes pasos en modelos de inteligencia artificial

Clase 17 de 18 • Curso de Regresión Lineal con Python y scikit-learn

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Contenido del curso

Introducción al curso
  • 1
    Tu primera regresión lineal con scikit-learn

    Tu primera regresión lineal con scikit-learn

    09:00
  • 2
    Análisis de datos para tu primera regresión lineal

    Análisis de datos para tu primera regresión lineal

    09:49
  • 3
    Entrenando un modelo de regresión lineal con scikit-learn

    Entrenando un modelo de regresión lineal con scikit-learn

    14:01
Cómo funciona la regresión lineal
  • 4
    ¿Qué es la regresión lineal?

    ¿Qué es la regresión lineal?

    04:26
  • 5
    Cuándo utilizar un modelo de regresión lineal

    Cuándo utilizar un modelo de regresión lineal

    03:53
  • 6
    Función de pérdida y optimización: mínimos cuadrados

    Función de pérdida y optimización: mínimos cuadrados

    06:10
  • 7
    Evaluando el modelo: R^2 y MSE

    Evaluando el modelo: R^2 y MSE

    04:49
  • quiz de Cómo funciona la regresión lineal

Regresión lineal multivariable
  • 8
    Regresión lineal multivariable

    Regresión lineal multivariable

    03:45
  • 9
    Análisis de regresión multivariable

    Análisis de regresión multivariable

    14:20
Proyecto práctico
  • 10
    Regresión lineal para predecir los gastos médicos de pacientes

    Regresión lineal para predecir los gastos médicos de pacientes

    04:15
  • 11
    Exploración y preparación de datos

    Exploración y preparación de datos

    07:49
  • 12
    Análisis de correlación de los datos

    Análisis de correlación de los datos

    09:57
  • 13
    Entrenamiento del modelo

    Entrenamiento del modelo

    10:40
  • 14
    Evaluando el modelo

    Evaluando el modelo

    13:20
  • 15
    Mejorando el modelo

    Mejorando el modelo

    13:59
  • quiz de Proyecto práctico

Pasos siguientes
  • 16
    ¿Qué hay más allá de la linealidad?

    ¿Qué hay más allá de la linealidad?

    04:26
  • 17
    Siguientes pasos en modelos de inteligencia artificial

    Siguientes pasos en modelos de inteligencia artificial

    02:11
  • 18

    Comparte tu proyecto de regresión lineal y certifícate

    00:00
    FELIX  DAVID CORDOVA GARCIA

    FELIX DAVID CORDOVA GARCIA

    student•
    hace 4 años

    Excelente curso, deberías hacer mas cursos de ML con este profe, de regresiones logísticas, aprendizaje no supervisado o cosas mas profundas de ML

    Eduardo Carrillo

    Eduardo Carrillo

    student•
    hace 4 años

    Excelente contenido y excelente profe

    Héctor Daniel González Vargas

    Héctor Daniel González Vargas

    student•
    hace 4 años

    Gran curso, muchas gracias!!!! Concuerdo con la opinión de los demás, sería interesante tener cursos avanzados de machine learning donde se lleven a cabo proyectos complejos.

    Jorge Olmus

    Jorge Olmus

    student•
    hace 3 años

    Una vez explicados los códigos y la manera de relacionar variables , etc, el proyecto debería detenerse un poco en analizar el caso y sacar conclusiones prácticas sobre el dataset, esto a manera de hacer el proyecto mucho más práctico.

    Luis Arces Palomino Blas

    Luis Arces Palomino Blas

    student•
    hace 3 años

    Excelente curso y excelente profe.

    Jorge Andres Avendano Carabali

    Jorge Andres Avendano Carabali

    student•
    hace 3 años

    solving test

    Resumen 1. ¿Geométricamente cómo se ven los resultados de una regresión lineal de 3 variables? Como un plano 2. ¿Cuál de estos es un método de regularización? Ridge 3. ¿Cuál de los siguientes métodos utilizarías para evaluar con ayuda de una gráfica los resultados de un modelo de regresión lineal? Con una matriz de correlaciones REPASAR CLASE 4. La regresión lineal es exclusivamente un modelo supervisado. Esto es: Verdadero 5. ¿Geométricamente qué quieren decir la w0 y w1 en la ecuación de regresión lineal con dos variables? El corte en X = 0 y el cambio en Y dado el cambio de 1 en X 6. ¿Para qué sirve sns.pairplot()? Para ver las correlaciones que existen entre todas las posibles variables numéricas a través de un gráfico de dispersión 7. Para optimizar un modelo es necesario solo tener una función de pérdida. Esto es: Falso 8. ¿Qué hace el one-hot encoding?

    Crea una columna con cada uno de los atributos de una variable categórica, donde los valores son 1 si esa fila tiene el valor de dicho atributo. 9. ¿Cuál es el nombre formal de el método de evaluación llamada R^2? Coefficiente de determinación 10. ¿Qué método se utiliza para verificar si un modelo se ajusta de la mejor manera a los datos? Método de mínimos cuadrados 11. Una manera de intentar mejorar el modelo es aplicando funciones a las variables independientes, así como puede ser que se eleven al cuadrado. Esto es: Verdadero 12. Solo es necesario comprobar visualmente nuestras creencias sin justificarlas con un resultado numérico. Esto es: Falso 13. Cuando hablamos de un problema de análisis supervisado, ¿qué problema resuelve un modelo de regresión? Intenta predecir sobre valores numéricos como lo pueden ser los precios de casas en una zona o la estatura de una persona.

    Augusto Mas

    Augusto Mas

    student•
    hace 3 años

    Me gusto que el profesor explica sencillo y es muy didactico. Me gustaria encontrarlo en un curso que sea específico 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 práctica lo que vamos aprendiendo a medida que avanza el curso! Todas los cursos debería tener su parte práctica usando una notebook!!

    Antonio Demarco Bonino

    Antonio Demarco Bonino

    student•
    hace un año

    Me encantó poder solucionar problemas con regresiones lineales.

    Ya se me ocurre cómo poder solucionar temas vinculados a las ciudades inteligentes: tránsito, iluminación, recolección de basura y transporte público. Creo que la IA vino para solucionar esos problemas y más.

    Isaac Bryan Ascanoa Roncall

    Isaac Bryan Ascanoa Roncall

    student•
    hace 2 años

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

    Mario Enrique Bejarano G

    Mario Enrique Bejarano G

    student•
    hace 2 años

    Muchas gracias Luis Fernando por lo explicado en el curso, me enseñó mucho sobre la regresión lineal.

    Natalia Bermudez Calderon

    Natalia Bermudez Calderon

    student•
    hace 2 años

    Muy buen curso, simplifica conceptos difíciles de forma muy sencilla. 10/10

    Julián Cárdenas

    Julián Cárdenas

    student•
    hace 2 años

    Excelente curso profesor, ya cada vez estoy más cerca de acabar el curso de Data Scientist <3

    Sofia Febres

    Sofia Febres

    student•
    hace 2 años

    Exelente, sería interesante tener cursos avanzados de machine learning.

    Ricardo Cruz

    Ricardo Cruz

    student•
    hace 2 años

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

    Juan R. Vergara M.

    Juan R. Vergara M.

    student•
    hace 2 años

    ⭐⭐⭐⭐⭐

    Didier Ricardo Irias Méndez

    Didier Ricardo Irias Méndez

    student•
    hace 2 años

    Hay 2 links caídos.

    Javier Velázquez

    Javier Velázquez

    student•
    hace 3 años

    Buen Profe, gracias!

      Diego Jurado

      Diego Jurado

      student•
      hace 2 años

      Muchas gracias

    Jhon Freddy Tavera Blandon

    Jhon Freddy Tavera Blandon

    student•
    hace 2 años

    **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 método que dan de aprendizaje **

    Matías Collado

    Matías Collado

    student•
    hace 2 años

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

    Jhon Jairo Bazurto Quintero

    Jhon Jairo Bazurto Quintero

    student•
    hace 3 años

    Excelente curso tanto en la pedagogía, practicidad de las clases y la organización del profe ya que todo el código 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 temáticas.

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