Curso de Machine Learning con Python. Descubre el Potencial de la Inteligencia Artificial

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1. Introducción al Machine Learning

   • ¿Qué es el Machine Learning y la Ciencia de Datos?
   • Machine Learning, Inteligencia Artificial y Deep Learning
   • Tipos de Machine Learning
   • Resumen

2. Introducción a Python

   • Instalación Python + Jupyter
   • Conceptos básicos de Python
   • Introducción a las librerías: Numpy
   • Introducción a las librerías: Pandas
   • Introducción a las librerías: Matplotlib
   • Librería Machine Learning Scikit-Learn
   • Resumen

3. Machine Learning - Clasificación

   • ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de CLASIFICACIÓN?
   • Algoritmos Machine Learning para CLASIFICACIÓN (Decision Tree, SVM, Naive Bayes, Logistic Regression. KNN)
   • Explicación paso a paso con Scikit-Learn - Caso Práctico Clasificación
   • Resumen

4. Machine Learning - Regresión

   • ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGRESIÓN?
   • Algoritmo Machine Learning Regresión Lineal
   • Explicación paso a paso con Scikit-Learn - Caso Práctico REGRESIÓN
   • Resumen

5. Machine Learning - Clustering

   • ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de CLUSTERING?
   • Algoritmo Machine Learning K-Means
   • Explicación paso a paso con Scikit-Learn - Caso Práctico CLUSTERING
   • Resumen

6. Machine Learning - Reglas de Asociación

   • ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de REGLAS DE ASOCIACIÓN?
   • Algoritmo Reglas de Asociación - "Apriori"
   • Explicación paso a paso - Caso Práctico Reglas de Asociación
   • Resumen

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