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Módulo 1 | 3 clases

Módulo 2 | 11 clases

Clase 1

Qué es el aprendizaje automático

Clase 2

Inteligencia artificial vs Machine Learning

Clase 3

Por qué usamos Machine Learning

Clase 4

En dónde sí y en dónde no usar ML

Clase 5

Feature engineering

Clase 6

Conjuntos de entrenamiento, validación, y pruebas

Clase 7

Cualidades de un buen dataset

Clase 8

Tipos de aprendizae automático

Clase 9

Tareas que se afrontan con Machine Learning

Clase 10

Importancia del análisis de datos en ML

Clase 11

Parámetros e hiperparámetros

Módulo 3 | 7 clases

Módulo 4 | 3 clases

Módulo 5 | 3 clases

3 comentario(s)

Gran clase, muchas gracias.

mejor explicado nunca, me refuerza conceptos para ser un mejor científico de datos.
Vamos a por ello.

Con este video se inicia a ver la relacion con los otros temas que se estan abordando en el Bootcamp de ciencia de datos.

Clase 10

Cualidades de un buen dataset

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