mejor explicado nunca, me refuerza conceptos para ser un mejor científico de datos.
Vamos a por ello.
Vamos a por ello.
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
Clase 10