Antonio Feregrino
A quién va dirigido
El alumno/alumna ideal tiene conocimiento básico de Python.
Temario
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check_circle_outlineMódulo 1 | 3 clases
Introducción y fundamentos
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check_circle_outlineMódulo 2 | 11 clases
Fundamentos de Machine Learning
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Clase 1
Qué es el aprendizaje automático
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Clase 2
Inteligencia artificial vs Machine Learning
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Clase 3
Por qué usamos Machine Learning
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Clase 4
En dónde sí y en dónde no usar ML
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Clase 5
Feature engineering
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Clase 6
Conjuntos de entrenamiento, validación, y pruebas
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Clase 7
Cualidades de un buen dataset
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Clase 8
Tipos de aprendizae automático
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Clase 9
Tareas que se afrontan con Machine Learning
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Clase 10
Importancia del análisis de datos en ML
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Clase 11
Parámetros e hiperparámetros
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check_circle_outlineMódulo 3 | 7 clases
Algoritmos
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Clase 1
SciKit Learn
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Clase 2
Regresión lineal y el gradiente descendiente
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Clase 3
Regresión logística
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Clase 4
Árboles de decisión - bloques aleatorios
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Clase 5
KNN (K-Nearest Neighbours)
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Clase 6
Máquinas de soporte de vectores
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Clase 7
K-Means
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check_circle_outlineMódulo 4 | 3 clases
Evaluación y métricas
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check_circle_outlineMódulo 5 | 3 clases
Retos y despedida
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Valoraciones
4.4
5019.0 Valoraciones
Profesor:
Preguntas frecuentes
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¿Qué puedo aprender en Código Facilito?
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