De los datos a las predicciones: Creando tu primera Inteligencia Artificial paso a paso.
Sigue así. Cada lección te acerca más a tu certificado.
Sobre esta lección
¡Bienvenidos al séptimo capítulo del curso "Machine Learning para Todos"! 📘🚀 ¡Por fin llegó el momento! Hemos pasado los últimos capítulos preparando nuestro "taller" y limpiando nuestra materia prima. Hoy, todo ese esfuerzo dará sus frutos: vamos a entrenar nuestro primer modelo predictivo de Machine Learning. Lo increíble de Scikit-learn es que, una vez que los datos están listos, entrenar a una Inteligencia Artificial se resume en unas pocas líneas de código. Descubriremos la famosa filosofía de esta librería y cómo algoritmos complejos se pueden usar de forma súper sencilla. 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