| BLOQUE 1: INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING | |||
| INTRO | 00:03:00 | ||
| EST | 00:03:00 | ||
| ¿Qué es el Machine Learning? | 00:03:00 | ||
| Machine Learning &Inteligencia Artificial& Deep Learning | 00:04:00 | ||
| Tipos de Machine Learning | 00:04:00 | ||
| BLOQUE 2: INTRODUCCIÓN A PYTHON | |||
| Instalación Python + Jupyter | 00:09:00 | ||
| Conceptos básicos de Python | 00:15:00 | ||
| Introducción a las librerías: Numpy | 00:09:00 | ||
| Introducción a las librerías: Pandas | 00:13:00 | ||
| Introducción a las librerías: Matplotlib | 00:08:00 | ||
| Librería Machine Learning Scikit-Learn | 00:05:00 | ||
| BLOQUE 3: MACHINE LEARNING – CLASIFICACIÓN | |||
| ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de CLASIFICACIÓN? | 00:02:00 | ||
| Algoritmos Machine Learning para CLASIFICACIÓN (Decision Tree, SVM, Naive Bayes, Logistic Regression. KNN) | 00:13:00 | ||
| Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico Clasificación | 00:13:00 | ||
| Ejercicio codificación – CLASIFICACIÓN | 00:10:00 | ||
| BLOQUE 4: MACHINE LEARNING – REGRESIÓN | |||
| ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGRESIÓN? | 00:02:00 | ||
| Algoritmo Machine Learning Regresión Lineal | 00:05:00 | ||
| Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico REGRESIÓN | 00:07:00 | ||
| BLOQUE 5: MACHINE LEARNING – CLUSTERING | |||
| ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de CLUSTERING? | 00:01:00 | ||
| Algoritmo Machine Learning K-Means | 00:04:00 | ||
| Explicación paso a paso con Scikit-Learn – Caso Práctico CLUSTERING | 00:08:00 | ||
| BLOQUE 6: MACHINE LEARNING – REGLAS DE ASOCIACIÓN | |||
| ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGLAS DE ASOCIACIÓN? | 00:05:00 | ||
| Algoritmo Reglas de Asociación – “Apriori” | 00:03:00 | ||
| Explicación paso a paso – Caso Práctico Reglas de Asociación | 00:08:00 | ||
| BLOQUE 7: CONCLUSIONES | |||
| Conclusiones | 00:02:00 | ||
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