9 conceptos fundamentales de Machine Learning | Machine Learning 101
Entra a pyninja.pro y comienza a aprender Machine Learning hoy mismo. En este video veremos 9 conceptos fundamentales de Machine Learning: conjunto de datos, instancia, atributo, etiquetas, algoritmo, hiperparámetros, modelo, sobreajuste y subajuste. Si quieres comenzar a aprender Machine Learning o tienes duda sobre algunos de estos conceptos, este es el video para ti. #datos #instancia #atributo #etiqueta #algoritmo #hiperparametro #modelo #sobreajuste #subajuste Algunos de los algoritmos más utilizados en Machine Learning: 1. Aprende SVM (Support Vector Machines) con Python | Machine Learning 101 • Aprende SVM (Support Vector Machines) con ... 2. Aprende ÁRBOL DE DECISIÓN (Decision Tree) con Python | Machine Learning 101 • Aprende ÁRBOL DE DECISIÓN (Decision Tree) ... 3. Aprende REGRESIÓN LINEAL con Python | Machine Learning 101 • Aprende REGRESIÓN LINEAL con Python | Mac... Más videos: Gradiente Descendente: Batch vs Estocástico vs Mini-batch | Deep Learning 101 • Gradiente Descendente: Batch vs Estocástic... Gradiente Descendente con Python | Deep Learning 101 • Gradiente Descendente desde cero con Pytho... Open AI Sora: La IA que convierte texto en imágenes • OpenAI Sora: La IA que convierte texto en ... Temas del video: Machine Learning Python Conceptos fundamentales Conjunto de datos Instancia Atributo Etiqueta Algoritmo Hiperparámetro Modelo Sobreajuste Subajuste Sígueme en: Twitter: / pyninja_ Contacto: [email protected] Capítulos: 00:00 - Intro 00:04 - 1. Conjunto de datos 00:52 - 2. Instancia 01:11 - 3. Atributo 01:41 - 4. Etiquetas 02:27 - 5. Algoritmo 02:54 - 6. Hiperparámetros 03:18 - 7. Modelo 04:00 - 8. Sobreajuste 04:22 - 9. Subajuste 04:50 - Conclusión 05:03 - Outro
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