This course was created with the
course builder. Create your online course today.
Start now
Create your course
with
Autoplay
Autocomplete
Previous Lesson
Complete and Continue
Machine Learning con Python
Introducción a Machine Learning y Python
Introducción (5:07)
¿Qué es el Apendizaje Automatico? (9:52)
Creando Ambiente Virtual (2:12)
Preprocesamiento de Datos
Tratamiento de datos (51:39)
Recopilación y Exploracion de Datos (13:19)
Escalado y normalización de datos (5:46)
Codificación de datos categóricos (18:56)
División del conjunto de datos para entrenamiento y prueba (2:04)
Evaluación de Modelos
Métricas de rendimiento para clasificación (40:47)
Métricas de rendimiento para regresión (20:24)
Técnicas de validación cruzada
Aprendizaje No Supervisado
Clusterización: K-Means (33:24)
Clusterización: Jerárquico (17:24)
Clusterización: DBSCAN
Análisis de componentes principales (PCA)
Aprendizaje de reglas de asociación: Algoritmos Apriori y Eclat
Detección de anomalías
Aprendizaje Supervisado
Regresión lineal
Regresión logística
Máquinas de vectores de soporte vectorial
K-vecinos más cercanos
Árboles de decisión y bosques aleatorios
Clasificador Naive Bayes
Redes neuronales
Aprendizaje Por Refuerzo
¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?
Deep Q Network
Aplicaciones prácticas y casos de estudio
Clasificación de texto y análisis de sentimientos
Clasificación de imágenes y detección de objetos
Pronóstico de series temporales
Sistemas de recomendación
La ética y moral de la Inteligencia Artificial
Sesgo y equidad en los algoritmos
Privacidad y seguridad de datos
Desarrollo y despliegue responsable de IA
Mensaje de despedida.
Escalado y normalización de datos
Lesson content locked
If you're already enrolled,
you'll need to login
.
Enroll in Course to Unlock