INTRODUCCIÓN AL IDE SPYDER | #2 Curso Machine Learning con Python

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Sobre esta lección

En el mercado puedes encontrar varios IDE que puedes utilizar para desarrollar tus proyectos de Machine Learning, la gran mayoría son gratis y ya depende de cada desarrollador seleccionar cuál es el que le parece más cómodo trabajar. Uno de los IDE utilizados para este propósito es Spyder, es de código abierto y esta escrito en Python para el desarrollo de Python con un enfoque en investigación, análisis de datos y creación de paquetes científicos. Spyder viene del acrónimo en inglés “Scitific Python Develoment EnviRonment” y cuenta con una interfaz de usuario bien planificada con opciones interactivas, diseños personalizables y secciones intercambiables. 🔗 Conoce más sobre este tema acá: https://bit.ly/33JnBM6 #AprendizajeSupervisado #MachineLearningconPython #aprendeIA _ . _ . _ . _ 🤖 Si quieres aprender INTELIGENCIA ARTIFICIAL DESDE CERO de manera fácil y sencilla puedes ingresar a nuestra web en donde encontrarás más información: https://aprendeia.com/ _ . _ . _ . _ 📚 Enlaces para obtener los EBOOKS: https://aprendeia.com/ebooks 💻 Enlaces para obtener los CURSOS: https://aprendeia.com/cursos 📌 Enlaces para obtener los RECURSOS: https://aprendeia.com/recursos _ . _ . _ . _ Continua tu aprendizaje en Inteligencia Artificial viendo las siguientes listas de reproducción: 🤖 Como empezar a aprender Inteligencia Artificial: https://bit.ly/3kKUNfO 🤖 Inteligencia Artificial 101: https://bit.ly/3wWdeD4 🖥 Curso: Introducción a Machine Learning: https://bit.ly/3dwWRTA _ . _ . _ . _ SUSCRÍBETE AL CANAL: https://aprendeia.com/suscribirse _ . _ . _ . _ ACERCA DEL CANAL ¿Quieres aprender sobre Inteligencia Artificial desde cero de una manera fácil y sencilla? ¡Este es el canal ideal para ti! _ . _ . _ . _ CONTACTO / NEGOCIOS ligdi@aprendeia.com

Sobre este curso

Lección 24 de 35Nivel: principianteDuración total: 5h 6m

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