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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.
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Algunos de los algoritmos más utilizados en Machine Learning:
1. Aprende SVM (Support Vector Machines) con Python | Machine Learning 101 https://www.youtube.com/watch?v=pEvLf93kL6s&t=1s
2. Aprende ÁRBOL DE DECISIÓN (Decision Tree) con Python | Machine Learning 101 https://www.youtube.com/watch?v=32-eBE9-4zc
3. Aprende REGRESIÓN LINEAL con Python | Machine Learning 101 https://www.youtube.com/watch?v=hmVh2ddVCK4&t=160s
Más videos:
– Gradiente Descendente: Batch vs Estocástico vs Mini-batch | Deep Learning 101 https://www.youtube.com/watch?v=Bap0WNIaYHQ&t=218s
– Gradiente Descendente con Python | Deep Learning 101 https://www.youtube.com/watch?v=za61eVtq2MY
– Open AI Sora: La IA que convierte texto en imágenes https://www.youtube.com/watch?v=n-qSrqIOUrQ&t=18s
Temas del video:
– Machine Learning
– Python
– Conceptos fundamentales
– Conjunto de datos
– Instancia
– Atributo
– Etiqueta
– Algoritmo
– Hiperparámetro
– Modelo
– Sobreajuste
– Subajuste
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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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