Introducción al Machine Learning 🤖

La idea inicial será introducir el concepto del campo de estudio, y explicar beneficios de python en él. Con el objetivo de al final dar un paso a paso de como avanzar en los temas de forma autodidacta. Será un cuento, no se lo pueden perder...

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1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING JESUS DAVID MENA RIVERA EST. INGENIERIA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN
2. página 2
3. 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
4. Obtención de Datos Preparación de Datos Entrenar Modelo Evaluación del Modelo Implantación página 4 Etapas del Machine Learning
5. • 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
6. Numpy y Pandas Tensorflow Keras Scikit-learn Matplotlib página 6 PYTHON LIBRERÍAS ÚTILES
7. APRENDE MACHINE LEARNING EN 3 MESES CON SIRAJ RAVAL página 7
8. 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.
9. GRACIAS Jesus David Mena Rivera +57 321 887 2428 jssdvdmnrvr@gmail.com @yisuslinkon