⚖️ Curso de Machine Learning | Cap. 6: STANDARD SCALER (Escalado de Datos en Scikit-Learn)
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Sobre esta lección
¡Bienvenidos al sexto capítulo del curso "Machine Learning para Todos"! 📘🚀 Imagina que quieres que tu modelo aprenda a predecir la compra de un coche basándose en la "Edad" (ej. 30 años) y el "Salario" (ej. 45.000 €). Si le pasamos estos números tal cual a nuestro algoritmo, pensará que el Salario es muchísimo más importante que la Edad, simplemente porque su valor numérico es más grande. ¡Esto es un error grave! En este vídeo aprenderemos a usar StandardScaler de Scikit-learn. Esta herramienta coge todas nuestras columnas numéricas y las "comprime" para que jueguen en la misma liga (misma escala), manteniendo la relación original entre ellas. ¡Es un paso obligatorio antes de entrenar casi cualquier modelo! 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