
ALI ADIB
@ali.adibaprender sobre como exportar nuestros proyectos y como organizarlos, tambien, detallar como se construye y se emplenta cada modulo
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Opiniones
intermedio
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.
Ariel Ortiz
COO en Spin Quantum Tech
aprender sobre como exportar nuestros proyectos y como organizarlos, tambien, detallar como se construye y se emplenta cada modulo
Buen curso para entender los fundamentos de ml con sktlearn.
Le hace falta profundizar más en todo lo que ofrece Sklearn es muy bueno, pero esperaba un curso que se adentrara en más modelos y metodologías!
Es muy bueno saber hasta donde uno puede llegar con esta herramienta
Lo mejor de este curso es el dominio del tema que tiene el docente, pues eso le permite explicarlo de manera oportuna y clara.
Cometí el pecado de no haber terminado el curso aún pero quería probar hacer el examen, me quedan contenidos que revisar sí o sí
Buena aproximación al sklearn, con ejemplos y casos practicos para asimilarlo mejor.
K folds
K folds
muy buen curso directo, solo que aveces el profesor cometía algunos errores y no se percataba
Muy bueno el código y la explicación del profesor! Muy recomendable para iniciarse en el mundo de ML.
Muy buen curso esta enfocado a la parte laboral y eso me gustó mucho del curso
Lo mejor fue combinar mis conocimientos de ML con mis conocimientos de web developer, y mostrar el resultado de mi modelo en un navegador!!!
El curos es excelente de punta a punta. Todos los temas abordados son interesantes y atrapantes.