📈 Curso de Machine Learning | Cap. 9: REGRESIÓN LINEAL (Prediciendo el futuro con datos)
Sigue así. Cada lección te acerca más a tu certificado.
Sobre esta lección
¡Bienvenidos al noveno capítulo del curso "Machine Learning para Todos"! 📘🚀Hasta ahora hemos aprendido a limpiar datos y a evaluar modelos, pero... ¿qué matemáticas hay detrás de las predicciones? Hoy vamos a destripar nuestro primer algoritmo real: la Regresión Lineal.Si alguna vez has intentado trazar una línea recta que pase por el medio de un grupo de puntos en un gráfico para adivinar cuál será el siguiente, ¡ya has hecho regresión lineal! La Inteligencia Artificial hace exactamente lo mismo, buscando la ecuación de la recta ($y = mx + b$) que minimice los errores. Es la herramienta perfecta cuando queremos predecir valores continuos, como el precio de una casa, los ingresos del mes que viene o la temperatura de mañana. Conviértete en miembro de este canal para disfrutar de ventajas: https://www.youtube.com/channel/UCXk7hdEZ7JxauhESxwKJadw/join Tambien puedes visitar mi repositorio GitHub - https://github.com/josecodetech Y no olvides seguirme en las principales redes: Twitter - https://twitter.com/josecodetech BlueSky - https://bsky.app/profile/josecodetech.bsky.social Instagram - https://www.instagram.com/josecodetech Facebook - https://www.facebook.com/josecodetech/ Tik-tok - https://www.tiktok.com/@joseojedarojas #josecodetech #programacion #desarrollo #formacion
Sobre este curso
Esta lista de reproducción te llevará de los datos a las predicciones, dominando la inteligencia artificial práctica sin necesidad de ser un genio matemático. Aprenderemos a utilizar el ecosistema estándar de la industria: Pandas: Para manipular datos como si fuera Excel con esteroides. Matplotlib/Seaborn: Para visualizar la información. Scikit-learn: Para crear modelos de predicción y clasificación. Desde la instalación del entorno con Anaconda hasta la creación de tus propios modelos. ¡Suscríbete para no perderte ningún capítulo!
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