Machine Learning engloba un conjunto de técnicas donde un agente NO VIVO aprende a hacer algo sin ser programado para ello, a esto también se le conoce como Aprendizaje Automático, por ejemplo: En un sistema para identificar un conjunto de animales, el proceso sería el mismo que el de la Minería de Datos (Data Mining), solo que esta disciplina está orientada a la comprensión humana y con Machine Learning será el agente NO VIVO a través de algoritmos quien realice esta identificación de animales sin necesidad de la intervención humana, misma que posteriormente puede utilizar para realizar alguna acción o toma de decisión.

En este curso presentamos una serie de videos y contenidos que te permitirán aprender la forma en la que se utilizan estas técnicas para el aprendizaje automático a través de algoritmos con diversas librerías y herramientas de Python.

Introducción a Machine Learning

• Introducción a Machine Learning
• Librerías Python para Machine Learning
• Anaconda para Machine Learning con Python
• Jupyter con Python y Machine Learning
• Hola Mundo Machine Learning con Python y sklearn
• Aprendizaje supervisado y no supervisado
• Sobreentrenamiento
• Otros conceptos del Machine Learning
• Principales algoritmos del Machine Learning
• Cómo se conforma un Dataset

Librerías Python para Machine Learning

• Numpy (Disponible Próximamente)
  • Implementando ndarray
  • Implementando operaciones
  • Manejo de archivos
• Pandas (Disponible Próximamente)
  • Implementando Series
  • Implementando Dataframes
  • Manejo de archivos
• Matplotlib (Disponible Próximamente)
  • Implementando diversos gráficos
• PyDataset (Disponible Próximamente)
  • Uso de diversos Datasets
• sk-learn (Disponible Próximamente)
  • Introducción
  • Regresión lineal
  • Datasets
  • KNN
  • Arboles
  • Regresión logística
  • Kmeans
  • SVM
  • Redes neuronales
• Big Data + Machine Learning con Pyspark (Disponible Próximamente)