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 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 Sígueme en: Twitter: https://twitter.com/pyninja_ Contacto: pyninja.official@gmail.com 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