Aprendizaje automático
También la vas a encontrar como Machine learning, Inteligencia artificial.
La materia que junta álgebra lineal, probabilidad y optimización. Se entiende mucho mejor si esas tres se entendieron primero.
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Unidad 1Fundamentos
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- Qué significa que un modelo aprendaen camino
- Sobreajuste, sesgo y varianzaen camino
- Validación cruzada y separación de datosen camino
- Métricas: exactitud, precisión, recall y AUCen camino
Unidad 2Aprendizaje supervisado
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- Regresión lineal y regularizaciónen camino
- Regresión logísticaen camino
- Árboles de decisión, random forest y boostingen camino
- Máquinas de soporte vectorial y el truco del núcleoen camino
- Vecinos más cercanos y Naive Bayesen camino
Unidad 3Optimización
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- Descenso por gradiente: bajar la colinaen camino
- Funciones de costo y su geometríaen camino
- Estocástico, momento y Adamen camino
Unidad 4Redes neuronales
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- Del perceptrón a la red multicapaen camino
- Cómo funciona realmente la retropropagaciónen camino
- Redes convolucionalesen camino
- Secuencias, atención y transformersen camino
Unidad 5No supervisado y reducción de dimensión
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- Clustering: k-means y jerárquicoen camino
- PCA: por qué es álgebra lineal disfrazadaen camino
- Modelos generativos y estimación de densidaden camino