Aprendizaje Automático I

Demos interactivas y visualizaciones de los temas vistos en clase

01Tipos de Aprendizaje Automático Supervisado, no supervisado y por refuerzo 01.2Introducción Visual a NumPy Arrays, operaciones básicas y visualización de conceptos clave con NumPy 02Tratamiento de Datos para el Aprendizaje Automático Outliers, asimetría, boxplot, encoding y partición de datos 03Evaluación de Modelos Métricas y herramientas de evaluación
Aprendizaje Automático I — Ciencia de Datos - UNIR