Desarrolla proyectos de Machine Learning profesionalmente con Scikit-Learn. Aprende desde la configuración del entorno, a implementar algoritmos de clasificación, regresión, clustering y optimización. Lleva tu modelo a producción con una API Flask.
Usando el dataset del índice de felicidad aprenderás a limpiar y transformar datos atípicos para procesarlos por medio de un regresión robusta.
Excelente, quisiera que sacaran la parte dos de este curso, enfocado en la libreria auto-sklearn, y se desarrollaran temas como: Una vez ya tengo mi modelo activo, y puedo hacer predicciones con el, como hago para que los datos nuevos que vayan lleganddo y se vayan prediciendo, vayan formando parte de los datos de entrenamiento del modelo, para que este actualizado, en su ddefecto casa cuanto o como reentrenar, cuales son los metodos de reentrenamiento usados, o si no se realiza de la manera anterior, en su defecto como hago para que aparte de ya predecir con el entrenamiendo inicial, vaya aprendiendo conforme predice y no sea un modelo estatico.
excelente curso
excelente curso, me fustaria mas actividades extras en las cuales pueda aplicar mi conocimeinto o lo aprtendido
es muy claro me gustó mucho
muy buen curso, practico, no muy profundo pero que toco temas mas avanzados que los anteriores. Sirve como base para profundizar en otros temas
Muy buen curso.
Gran curso
Muy buen profesor
Da mucho poder saber que los modelos de ML se pueden exportar y construir apps a partir de ellos. Excelente curso!
Muy buenas explicaciones por parte del profesor.
Un super curso, cuando dice curso profesional es porque asi se siente, realmente es un curso que aunque no esta muy completo, porque si lo estuviera seria de 300 clases, es un curso muy bueno donde se puede ver el alcance del ML, muy recomendado.
El profesor es excelente, la organización y forma de llevar la dinámica es demasiado buena.
Un excelente curso que, sin duda, te expande el increíble mundo del machine learning. Aprendí conceptos muy interesantes y útiles que desconocía por completo. El profe es excelente, un experto que además transmite confianza y motivación con su empatía y carisma. Gracias, Team Platzi, profe Ariel y comunidad 💚
buen curso, esta interesante el contenido y deja inspirado a ir por mas
Gran curso sobre estrategias para regularizar datos de manera muy practica.
Muy buen curso. Concreto y con todos los componentes importantes para usar modelos de ML. Felicitaciones a Ariel.
Excelente!
Excelente curso, muy completo
Excelente la dinámica del curso, y lo más importante el acercamiento a la ejecución en producción de un proceso ML.
buen curso
Excelente contenido, exigente para el aprendizaje pero muy bueno en su profundidad.
excelente curso
Excelente profesor. Ojalá hiciera cursos similares en los que pueda profundizar en la explicación de lo métodos y técnicas usadas. Esto nos ayudaría a tener un mejor entendimiento del Machine Learning.
muy bien explicado y con ejemplos bastante claros me sentí muy cómodo con el temario
muy completo!
Fue excelente la metodología, el contenido y experienciias transmitidas del Profesor Ariel Beltrán. Muy amena las clases. Ariel demostró experiencia y todos los contenidos cada uno con prácticas. Platzi: El profesor Ariel es realmente un referente de cursos, en cuanto organización, impecable el desarrollo, claridad y excelentes explicaciones, permanentes recomendaciones y no escatimar el recordar aspectos aunque ya se hayan visto.
aplicar el conocimiento de una forma profesional fue lo mejor
Excelente curso muy completo
El tema del curso me abrió un horizonte que no conocía El profesor excelente. Un adecuado dominio del tema y una metodología pedagógica impecable.
Kernels, PCA y tipos de regularizaciones.
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