Cursos de Machine Learning - KAGGLE: 3 formas de acelerar el aprendizaje del MACHINE LEARNING

🔥🔥Academia Online: https://codificandobits.com 🔥🔥 🔥🔥Asesorías y formación personalizada: https://codificandobits.com/servicios 🔥🔥 En este video les voy a mostrar tres formas de usar Kaggle como una herramienta para acelerar el aprendizaje del Machine Learning. Y al final del video les comparto los mejores notebooks, datasets y competencias para que le saquen el máximo provecho a esta plataforma. En la primera parte del video hablaremos de la estructura general de Kaggle: los notebooks (o código desarrollado por los usuarios de Kaggle), los sets de datos y las competencias. En la segunda parte les mostraré el top-5 de los mejores notebooks, el top-3 de los mejores datasets dependiendo del área de aplicación y el top-3 de las mejores competencias dependiendo de si son destacadas, de investigación o para principiantes. Espero que con este video tengan una guía completa para aprovechar al máximo Kaggle y de esta forma acelerar el aprendizaje del Machine Learning. 🔴 *** VIDEOS Y LISTAS DE REPRODUCCIÓN RECOMENDADAS *** 🎥 5 pasos para APRENDER MACHINE LEARNING desde cero: https://youtu.be/wYyAgqx2eSQ 🔴 *** ÚNETE A CODIFICANDO BITS Y SÍGUEME EN MIS REDES SOCIALES *** ✅ Suscríbete: https://www.youtube.com/c/codificandobits?sub_confirmation=1 ✅ Facebook: https://www.facebook.com/CodificandoBits/ ✅ Instagram: https://instagram.com/codificandobits ✅ Twitter: https://twitter.com/codificandobits 🔴 *** ACERCA DE MÍ *** Soy Miguel Sotaquirá, el creador de Codificando Bits. Tengo formación como Ingeniero Electrónico, y un Doctorado en Bioingeniería, y desde el año 2017 me he convertido en un apasionado por el Machine Learning y el Data Science, y en la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido y a brindar asesoría a personas y empresas sobre estos temas. 🔴 *** ACERCA DE CODIFICANDO BITS *** El objetivo de Codificando Bits es inspirar y difundir el conocimiento en las áreas de Machine Learning y Data Science. #machinelearning #kaggle