Introducción al Machine Learning 🤖

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INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING JESUS DAVID MENA RIVERA EST. INGENIERIA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN

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página 3 ¿QUÉ ES ? A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. Tom M. Mitchell

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Obtención de Datos Preparación de Datos Entrenar Modelo Evaluación del Modelo Implantación página 4 Etapas del Machine Learning

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• Mas usado. • Predicciones apartir de datos historicos. • Se requieren datos Etiquetados. • Clasificaciòn y regresión. • Reconocimiento de voz, predicciones de bolsa, deteccionde enfermedades. • No se sabe que se busca. • Determinar relaciones. • Identificar patrones. • Clustering, reducción de dimensionalidad. • Se basa en hallazgos. • La maquina aprende a interactuar en un entorno. • Las salidas suelen ser secuencia de acciones. • Recompensas. • DP, Qlearning. • Aprender a jugar, navegación de un robot. Machine Learning página 5 Tipos de aprendizaje Aprendizaje supervisado Aprendizaje no supervisado Aprendizaje reforzado

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Numpy y Pandas Tensorflow Keras Scikit-learn Matplotlib página 6 PYTHON LIBRERÍAS ÚTILES

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APRENDE MACHINE LEARNING EN 3 MESES CON SIRAJ RAVAL página 7

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página 8 APRENDE MACHINE LEARNING En 3 meses con Siraj Raval https://github.com/llSourcell/Learn_Machine_Learning_in_3_Months Mes 1 • Algebra lineal • Calculo • Probabilidad • Algorithmos Mes 2 • Python data science -Tensorflow • Intro to ML (Udacity) • Proyectos varios y ideas Mes 3 • Intro to Deep Learning • Deep Learning (Fast.AI) • Re-implementar proyectos de su Git.

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GRACIAS Jesus David Mena Rivera +57 321 887 2428 [email protected] @yisuslinkon