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