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Cómo resolver problemas con aprendizaje supervisado
Bienvenida al Curso
Presentación de los Instructores
Qué y Cómo Vas a Aprender
Cómo Aprovechar el Curso al Máximo (1:36)
Parte I - Lab 1 | Aprendizaje Supervisado: Primeros Pasos
Introducción
Práctica 1 | Introducción al Aprendizaje Supervisado (1:08)
Práctica 2 | Cómo Elegir un Modelo de Aprendizaje Supervisado I (0:43)
Práctica 3 | Cómo Elegir un Modelo de Aprendizaje Supervisado II (1:14)
Conclusión
Parte I - Lab 2 | Aprendizaje Supervisado: SVM
Introducción
Práctica 1 | Cómo Decidir Cuándo Utilizar SVM (1:16)
Práctica 2 | Fundamentos Teóricos: SVM (4:08)
Práctica 3 | Cómo Usar Python para SVM (17:37)
Mini Proyecto
Conclusión
Parte I - Lab 3 | Aprendizaje Supervisado: KNN
Introducción
Práctica 1 | Cómo Decidir Cuándo Utilizar KNN (1:00)
Práctica 2 | Fundamentos Teóricos: KNN (1:49)
Práctica 3 | Cómo Usar Python para KNN (9:58)
Mini Proyecto
Conclusión
Parte I - Lab 4 | Aprendizaje Supervisado: Näive Bayes
Introducción
Práctica 1 | Cómo Decidir Cuándo Utilizar NB (0:58)
Práctica 2 | Fundamentos Teóricos: NB (11:48)
Práctica 3 | Cómo Usar Python para NB (9:34)
Mini Proyecto
Conclusión
Parte I - Lab 5 | Aprendizaje Supervisado: Árboles de Decisión
Introducción
Práctica 1 | Cómo Decidir Cuándo Utilizar AD (1:10)
Práctica 2 | Fundamentos Teóricos: AD (10:12)
Práctica 3 | Cómo Usar Python para AD
Mini Proyecto
Conclusión
Parte I - Bonus: Regresión Lineal
Práctica 1 | Aprendizaje Supervisado: Regresión (7:09)
Práctica 1 | Aprendizaje Supervisado: Regresión
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