Índice del curso de Machine Learning | Dialéktico

ÍNDICE

Utiliza el índice para navegar con facilidad entre las lecciones del curso.

Nota: si estás conectado desde un dispositivo móvil, puedes consultar más detalles de las lecciones en la versión de escritorio de la página web.

*Puedes consultar la nomenclatura al final de la página.

1. INTRODUCCIÓN

1.1 Introducción al curso

1.2 Prerrequisitos: ¿qué necesito para aprender machine learning?

1.3 Introducción a Google Colab

1.4 Introducción al machine learning, primera exploración

1.5 Tipos de machine learning (opcional)

DIFICULTAD

P | B

P | B

P | B

P | B

P | B

CONTENIDO

D

D

D

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2. CONJUNTOS DE DATOS

2.1 Datos: definición y jerarquía

2.2 Tipos de datos

2.3 Conjuntos de datos para machine learning

2.3.1 Conjuntos de datos etiquetados

2.4 ¿Cómo obtener conjuntos de datos?

2.5 Ciclo de vida de los datos

2.6 Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

2.7 Preprocesamiento de datos con Python

2.8 Conjuntos de entrenamiento, desarrollo y prueba

P | B

P | B

P | M

P | M

P | B

P | B

P | B

P | M

P | B

D

D

D | M

D | M

D

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D | P

D

3. APRENDIZAJE SUPERVISADO

3.1 Introducción al aprendizaje supervisado

3.2 Introducción a la regresión lineal

3.3 Introducción a la regresión logística

3.4 Funciones de pérdida

3.5 Función de pérdida de la regresión logística

3.6 Métricas de evaluación de modelos de regresión

P | M

P | A

I | B

P | A

I | B

I | B

D | P | M

D | P | M

D | P | M

D | M

D | M

D | P | M

Nomenclatura

La dificultad indica el grado de conocimientos conceptuales, matemáticos y de programación necesarios para aprender sobre el tema de forma efectiva, y está dividida en dos partes: la primera revela el nivel general (P = Principiante, I = intermedio, A = avanzado), y la segunda se refiere a un nivel más granular dentro del mismo: B = Baja, M = Media, A = Alta.

La columna llamada «contenido» muestra el tipo de secciones que conforman cada lección, las cuales están descritas en la introducción al curso.

1. D = Descriptivo (contiene descripciones y ejemplos de los conceptos sin atender a formalidades matemáticas).
2. P = Programación (contiene práctica/s de programación).
3. M = Matemáticas (contiene desarrollo matemático del tema).