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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.
Codificación de datos categóricos
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