📊 Curso de Machine Learning | Cap. 3: Entendiendo los Datos (X, y) y Creando Datasets de Prueba
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Sobre esta lección
¡Bienvenidos al tercer capítulo del curso "Machine Learning para Todos"! 📘🚀 Si intentas meter un tronco entero en una máquina de hacer muebles, la máquina se romperá. Primero tienes que cortarlo. Con Scikit-learn pasa lo mismo: no puedes lanzarle una base de datos desordenada y esperar que haga magia. Necesitas darle los datos con una estructura matemática muy concreta. En este vídeo, aprenderemos a preparar nuestra materia prima y a crear nuestros propios datos de prueba para practicar sin depender de archivos externos. 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