Curso Fundamentos de Inteligencia Artificial y Machine Learning

🎓 Curso Fundamentos de Inteligencia Artificial y Machine Learning

Explora los conceptos esenciales de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. Aprende cómo funcionan los algoritmos, cómo entrenar modelos con datos y descubre aplicaciones reales de la IA. Ideal para quienes desean iniciarse en esta tecnología sin necesidad de conocimientos previos.

Categoría: Sistemas

Gratis

Para inscribirte, necesitas una cuenta.

Iniciar Sesión Registrarse
Contenidos
Introducción

Sin descripción disponible.

Diferencias IA, Machine Learning y Deep Learning

Sin descripción disponible.

Pasos de creación de algoritmos de ML

Sin descripción disponible.

Instalación Anaconda Framework

Sin descripción disponible.

Que es Supervised Learning (Aprendizaje Supervisado)

Sin descripción disponible.

Overfitting y Undefitting

Sin descripción disponible.

Explicación Librerías

Sin descripción disponible.

Algoritmo k Nearest Neighbor KNN

Sin descripción disponible.

Entrenamiento del modelo KNN

Sin descripción disponible.

Evaluación Modelo KNN

Sin descripción disponible.

Teorema de Bayes

Sin descripción disponible.

Algoritmo de Clasificación Naive Bayes

Sin descripción disponible.

Obtener DataSet con NLKT

Sin descripción disponible.

Cómo Procesar Tweets con IA

Sin descripción disponible.

Obtener Frecuencias en el Lenguaje de Procesamineto Natural (NLP), Explicacion Procesar Tweets

Sin descripción disponible.

Naive Bayes Ejemplo Practico de Predicción

Sin descripción disponible.

Introducción Modelos Lineales

Sin descripción disponible.

Regresión Lineal

Sin descripción disponible.

Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

Sin descripción disponible.

Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y Visualización

Sin descripción disponible.

Predicción Antes de la Estandarización de Datos

Sin descripción disponible.

¿Qué es la Estandarización de Datos y Por Qué Es Clave para Modelos Predictivos?

Sin descripción disponible.

Standard Scaler

Sin descripción disponible.

Regularización con Ridge Regression

Sin descripción disponible.

Regularización en Ridge Regression

Sin descripción disponible.

Regresión Logística

Sin descripción disponible.

Función de Costo en Regresión Logística

Sin descripción disponible.

Implementación de Regresión Logística con Scikit-Learn

Sin descripción disponible.

Evaluación de Modelos

Sin descripción disponible.

¿Qué es el Aprendizaje No Supervisado?

Sin descripción disponible.

Clustering

Sin descripción disponible.

K-Means Clustering con Sklearn

Sin descripción disponible.

K-Means Inertia

Sin descripción disponible.

Evaluación de K-Means Clustering

Sin descripción disponible.