Selección de características en aprendizaje automático con #python #machinelearning
Ya has superado la mitad. Estás muy cerca de completar el curso.
Sobre esta lección
La selección de características hace referencia al proceso de reducir las entradas para su procesamiento y análisis, o de encontrar las entradas más significativas. #programacion #cienciadedatos #inteligenciaartificial Sígueme en: Linkedin: https://www.linkedin.com/in/jose-rodriguez-rosales/ Facebook https://www.facebook.com/JoseMex08?locale=es_LA Instagram https://www.instagram.com/computo_mex/ Tiktok https://www.tiktok.com/@elpoderdelcomputo?_t=8iZAOJSmLzB&_r=1 Kwai https://s.kw.ai/u/OjtCj3CM Twitter https://twitter.com/JOS39498714 Código: https://github.com/ElpoderdelComputo/Tutoriales_YouTube/blob/main/Sel_caracteristicas.ipynb ¡Cuídate mucho y Hasta Pronto! ¡Suscríbete!
Sobre este curso
🚀 ¡Bienvenido/a al Curso Completo de Machine Learning! 🤖 ¿Siempre has querido entender y aplicar los fundamentos del Machine Learning? Esta lista de reproducción es tu puerta de entrada al mundo del aprendizaje automático, diseñada para que aprendas paso a paso y de forma práctica. 🔍 ¿Qué aprenderás aquí? - El Perceptrón: La base de las redes neuronales, explicada desde cero. - El modelo ADALINE: Un clásico algoritmo, implementado en Python. - Árbol de Decisión: Cómo crear y entender este poderoso clasificador. - Random Forest: Domina esta técnica de ensemble learning para mejorar tus predicciones. 🛠️ Enfoque Práctico: Cada video incluye explicaciones teóricas claras y código en Python para que no solo entiendas los conceptos, sino que también sepas cómo aplicarlos. ¡No se necesita experiencia previa! Solo muchas ganas de aprender. 👉 Sigue el orden de los videos para un aprendizaje estructurado. ¿Te fue útil el curso? ¡No olvides suscribirte al canal y darle "Me gusta" a los videos! 👍 Tu apoyo ayuda mucho a seguir creando contenido gratuito de calidad. #MachineLearning #CursoGratis #Python #DataScience #AprendizajeAutomático #InteligenciaArtificial #googlecolab
Lo que aprenderás en este curso:
- Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
- Implementar algoritmos de clasificación y regresión
- Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
- Evaluar y optimizar modelos de machine learning