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Curso Integral de Machine Learning para Principiantes

Domina el Machine Learning: Desde Fundamentos hasta Modelos Avanzados con el Instituto Humai. Aprende con clases prácticas y teóricas, desde regresión lineal hasta redes neuronales. ¡Transforma tus habilidades y sé un experto en datos!

4.0 (35)

352 learners

What you'll learn

Comprender los fundamentos y el proceso del Machine Learning.

Aplicar técnicas de regresión lineal y modelos de regresión logística.

Evaluar y ajustar modelos utilizando métricas y técnicas de regularización.

Implementar y optimizar algoritmos de sistemas de recomendación y aprendizaje no supervisado.

This course includes

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Course content

1 modules • 66 lessons • 17 hours of video

Curso Integral de Machine Learning para Principiantes

66 lessons • 17 hours

▶

¿Qué es Machine Learning? - Clase 1 - Parte 121:05
Overview del proceso - Machine Learning - Clase 1 - Parte 209:35
Algoritmos - Machine Learning - Clase 1 - Parte 312:30
Modelos - Machine Learning - Clase 1- Parte 425:51
Regresión Lineal Simple (RLS) - Machine Learning - Clase 1 - Parte 512:20
Regresión Lineal Simple (RLS) - Machine Learning - Clase 1 - Parte 615:54
Regresión Lineal Múltiple - Machine Learning - Clase 2 - Parte 110:27
Estimación e interpretación - Machine Learning - Clase 2 - Parte 208:11
Regresión Lineal Múltiple - Machine Learning - Clase 2 - Parte 317:46
Variables categóricas - Machine Learning - Clase 2 - Parte 417:58
Variables categóricas - Machine Learning - Clase 2 - Parte 516:10
Evaluación del modelo - Machine Learning - Clase 2 - Parte 609:23
Técnicas de evaluación - Machine Learning - Clase 2 - Parte 711:43
Métricas de evaluación - Machine Learning - Clase 2 - Parte 815:57
Diagnóstico del modelo - Machine Learning - Clase 2 - Parte 910:59
Regularización - Machine Learning - Clase 3 - Parte 113:16
Train - Test - Cross Validation - Machine Learning - Clase 3 - Parte 208:03
Regularización - Machine Learning - Clase 3 - Parte 333:07
Hiperparámetros - Machine Learning - Clase 3 - Parte 406:44
Hiperparámetros - Machine Learning - Clase 3 - Parte 508:33
Feature Engineering - Machine Learning - Clase 3 - Parte 611:54
Feature Engineering - Machine Learning - Clase 3 - Parte 709:56
Pipelines - Machine Learning - Clase 3 - Parte 807:04
Problemas de clasificación - Machine Learning - Clase 4 - Parte 109:51
Problemas de clasificación - Machine Learning - Clase 4 - Parte 203:32
Regresión logística - Machine Learning - Clase 4 - Parte 303:13
Interpretación - Machine Learning - Clase 4 - Parte 406:53
Regresión logística - Machine Learning - Clase 4 - Parte 509:55
Métricas de evaluación - Machine Learning - Clase 4 - Parte 621:22
Métricas de evaluación - Machine Learning - Clase 4 - Parte 707:36
Desbalanceo de clases - Machine Learning - Clase 4 - Parte 806:51
Balanceo de clases - Machine Learning - Clase 4 - Parte 905:36
K-Nearest Neighbours y Árboles de Decisión - Machine Learning - Clase 5 - Parte 105:57
KNN - El rol de K - Machine Learning - Clase 5 - Parte 205:14
KNN Predicciones - Machine Learning - Clase 5 - Parte 312:57
Modelos no paramétricos - Machine Learning - Clase 5 - Parte 416:11
Árboles de Decisión - CARTs - Machine Learning - Clase 5 - Parte 514:08
Árboles de Decisión - Machine Learning - Clase 5 - Parte 617:53
Árboles de Decisión - Machine Learning - Clase 5 - Parte 717:59
Ensamble - Machine Learning - Clase 6 - Parte Teoría42:54
Ensambles: Baggin & Boosting - Machine Learning - Clase 6 - Práctica 125:04
Boosting - Machine Learning - Clase 6 - Parte Práctica 213:00
Intro y XGBoost - Machine Learning - Clase 7 - Parte 105:43
Función objetivo - Machine Learning - Clase 7 - Parte 209:45
Métodos de árboles - Machine Learning - Clase 7 - Parte 311:02
LightGBM - Machine Learning - Clase 7 - Parte 418:22
XGBoost, LightGBM, CatBoost y NGBoost - Práctica - Machine Learning - Clase 7 - Parte 521:34
XGBoost, LightGBM, CatBoost y NGBoost - Práctica - Machine Learning - Clase 7 - Parte 604:09
Detección de anomalías y explicabilidad de los modelos - Machine Learning - Clase 8 - Parte 110:51
Isolation Forest para detección de anomalías - Machine Learning - Clase 8 Parte 219:12
Explicabilidad de modelos - Feature importance - Machine Learning - Clase 8 Parte 317:08
Explicabilidad de modelos- Shap values - Machine Learning - Clase 8 Parte 406:59
Series de tiempo - Machine Learning - Clase 9 - Parte 113:24
ARIMA Panorama de los modelos tradicionales - Machine Learning - Clase 9 - Parte 220:20
Series de tiempo - Modelos estadísticos Machine Learning - Clase 9 - Parte 315:37
ARIMA - Machine Learning - Clase. 9 - Parte 413:06
Prophet - Machine Learning - Clase. 9 - Parte 506:33
Prophet. El modelo aditivo más usado - Machine Learning - Clase. 9 - Parte 618:10
Implementación de Prophet - Machine Learning - Clase 9 - Parte 710:31
Aprendizaje no supervisado - Machine Learning - Clase 10 - Parte 116:59
Aprendizaje no supervisado - Machine Learning - Clase 10 - Parte 213:26
Aprendizaje no supervisado - Machine Learning - Clase 10 - Parte 351:28
Sistemas de Recomendación - Machine Learning - Clase 11 - Parte 101:13:50
Sistemas de Recomendación Práctico - Machine Learning - Clase 11 - Parte 233:27
clase cooptimizada fundamentos ML 14 11 2448:24
Bienvenida Curso de Machine Learning09:06

Machine Learning

Regresión Lineal

Clasificación

Árboles de Decisión

Aprendizaje no Supervisado

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