El machine learning nos permite hacer un análisis de datos por medio del concepto de la inteligencia artificial que dice que sistemas pueden aprender e identificar su comportamiento y en base a esto tomar una decisión y Python es el lenguaje de programación favorito para hacer machine learning gracias a que este contiene unas librerías amplias y potentes de data science. Este curso ha sido desarrollado por Ligdi González la cual se encarga de ensañar machine learning por Latinoamerica.
Introducción al curso
Lenguajes de programación para Machine Learning
Introducción al IDE SPYDER
Introducción a la librería NumPy de Python Parte 1
Introducción a la librería NumPy de Python Parte 2
Introducción a la librería Pandas de Python Parte 1
Introducción a la librería Pandas de Python Parte 2
Introducción a la librería Matplotlib de Python Parte 1
Introducción a la librería Matplotlib de Python Parte 2
Introducción de la librería SCIKIT LEARN de Python
Error de Bias y Error de Varianza
Sobreajuste y subajuste en Machine Learning
Evaluar el error en modelos de regresión
Regresión Lineal Simple
Regresión Lineal Simple con SCIKIT LEARN
Ejercicio práctico de Regresión Lineal Simple
Regresión Lineal Multiple
Ejercicio práctico de Regresión Lineal Múltiple
Métodos de Selección de Características
Regresión Polinomial
Ejercicio práctico de Regresión Polinomial
Vectores de soporte de regresión
Vectores de soporte regresión con SCIKIT LEARN
Ejercicio práctico de Vectores de Soporte Regresión
Arboles de decisión Regresión
Arboles de decisión Regresión SCIKIT LEARN
Ejercicio práctico de Arboles de decisión Regresión
Método de Ensamble de Modelos
Bosques Aleatorios Regresión
Bosques Aleatorios Regresión SCIKIT LEARN
Ejercicio práctico de bosques aeleatorios Regresión
Ventajas y Desventajas de los Algoritmos de regresión
Matriz de Confusión
Evaluar el error en los modelos de clasificación
Curva ROC y Área bajo la curva (AUC)
Métricas de evaluación Modelos de Clasificación en SCIKIT LEARN
Conjuntos de datos Desbalanceado
Regresión Logística
Ejercicio práctico de Regresión Logística
K vecinos más cercanos
Este curso es completamente online, y ya está abierto, puedes empezar ahora mismo. No tiene fecha de finalización, por lo que podrás entrar al curso cuando quieras y realizarlo a tu propio ritmo.
Tienes 15 días para probar el curso, si no te gusta, sólo tienes que mandarnos un e-mail a "[email protected]" dentro de esos 60 días y te devolveremos tu dinero sin hacer preguntas.
Para siempre. Una vez te hayas inscrito, podrás acceder al curso siempre que quieras, donde quieras y desde cualquier dispositivo que uses.
Así es, al final del curso obtendrás un diploma de asistencia de Aulamix.