El aprendizaje de máquina supervisado construye modelos de clasificación y/o regresión a partir de instancias previamente etiquetadas con clases.
Esta serie de videos explica los siguientes temas dentro del dominio del aprendizaje de máquina supervisado:
- Gradiente descendente
- Técnicas para lidiar con clases desbalanceadas
- Perceptron: una neurona artificial paso a paso
- Métricas de regresión y clasificación.
- K-vecinos más cercanos para clasificación
- K-vecinos más cercanos para regresión.
- Árboles de decisión con entropía e impureza gini
- Objetivos de los conjuntos de datos para entrenamiento, validación y prueba
- Regresión lineal
- Conjuntos de clasificadores o regresores (Bagging)
- Regresión logística
- Ajuste de hiperparámetros
- Validación cruzada
Las librerías que se utilizan son scikit-learn (sklearn), matplotlib, numpy y pandas.
Aulas do Curso
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Gradiente Descendente Paso a Paso con Python: Un Algoritmo de Optimización para Machine Learning
En este video se explica visualmente y paso a paso qué es y cómo funciona el algoritmo del gradiente descendente: uno de…
1
Una métrica esencial para clasificadores: Área Bajo la Curva ROC (Receiver Operating Characteristic)
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2022, 2 de…
2
Perceptrón Paso a Paso con Python: La Base de las Redes Neuronales Artificiales de Machine Learning
Explicación paso a paso de la creación y entrenamiento del Perceptrón: una de las primeras neuronas artificiales. El Per…
3
Árboles de Decisión (decision trees) usando Entropía con Python
En este video se explica cómo crear un árbol de decisión clasificador a partir de la entropía. Además, se presenta un ca…
4
¿Qué técnica de Machine Learning debes utilizar? Supervisado vs NO Supervisado
El aprendizaje de máquina (o machine learning) se puede categorizar en aprendizaje de máquina supervisado y no supervisa…
5
Cómo crear Clasificadores de Machine Learning ante Clases Desbalanceadas asignando Pesos con Python
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2022, 24 d…
6
Las Mejores Métricas para Evaluar Modelos de Regresión con Scikit-Learn: R2, MSE, RMSE, MAE y otras
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2022, 3 de…
7
K-Vecinos Más Cercanos (KNN) para Regresión con Python
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2021, 20 d…
8
Cross-validation (o Validación Cruzada) para Evaluar Modelos de Machine Learning con Python
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2021, 13 d…
9
Random Forest (Bosque Aleatorio) para Clasificación con Python
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2021, 22 d…
10
Qué es la Impureza GINI y por qué es tan relevante: Implementación paso a paso con Python
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2021, 15 d…
11
Regresión Logística con Python
Explicación visual del fundamento matemático que sustenta los modelos de regresión logística y su creación utilizando Sc…
12
Datos de Entrenamiento, Validación y Prueba: ¿Cómo crearlos y qué objetivos tienen? Machine Learning
?? Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de…
13
K-Vecinos Más Cercanos (KNN) para Clasificación con Python
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2021, 4 de…
14
Regresión Lineal con Python
En este video se explica visualmente (casi sin fórmulas matemáticas) qué es un modelo de regresión lineal simple y cómo …
15
Qué son y cómo crear Meta-Clasificadores o Meta-Regresores: Bagging en Machine Learning con Python
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2022, 7 de…
16
Optimiza tus Modelos de Machine Learning ajustando Hiperparámetros con Python
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2022, 21 d…
17
Métricas para Clasificadores de Machine Learning ? Matriz de Confusión Precision Accuracy Recall F1
En el contexto de clasificadores de aprendizaje de máquina, este video explica métricas para evaluarlos calculadas a par…
18
Diferencias clave entre la Regresión y la Clasificación en Machine Learning
Los problemas que comúnmente se resuelven con técnicas de aprendizaje de máquina se pueden categorizar en problemas de r…
19
Qué son los Datos Desbalanceados y Cómo balancearlos usando Submuestreo y Sobremuestreo con Python
Un problema de clasificación que frecuentemente se presenta en contextos reales: es tener datos desbalanceados, lo cual …
20
Ni muy muy, Ni tan tan: Subajuste y Sobreajuste (under- & overfitting) - Machine Learning con Python
Utilizando la técnica de K-vecinos más cercanos para regresión, este video explica los problemas de sobreajuste (overfit…
21
BACKPROPAGATION: Cómo Aprende Matemáticamente una Red Neuronal Artificial Paso a Paso con Python
Explicación visual y matemática, paso a paso, de cómo aprende una red neuronal artificial. En particular, este video se …
22
La Muerte de las Neuronas: Problema del Desvanecimiento del Gradiente en Redes Neuronales Profundas
En el entrenamiento de las redes neuronales profundas existe un problema muy importante llamado el desvanecimiento del g…
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Funciones de Activación de Redes Neuronales: Sigmoide, ReLU, ELU, Tangente hiperbólica, Softplus y ?
Las redes neuronales profundas están compuestas de múltiples neuronas artificiales. En el núcleo de esas neuronas se enc…
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Desmitificando las Funciones de Pérdida o Error: Fundamentos de Deep Learning
Uno de los conceptos más importantes del aprendizaje de máquina y en particular del aprendizaje profundo, son las funcio…
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Tu primera Red Neuronal para Clasificar Imágenes con Python y TensorFlow: Perceptrón Multicapa MLP
Explicación visual y paso a paso de cómo implementar una Red Neuronal Artificial, en particular, un perceptrón multicapa…
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Descifrando el Misterio: Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) con Python y Tensorflow
Las redes neuronales convolucionales, son un tipo de red neuronal especializada en procesar datos que se encuentran en u…
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¿Qué es el Gradiente y por qué es importante en Machine Learning?
Este video explica visualmente qué es un Gradiente: Uno de los conceptos matemáticos más importantes en Machine Learning…
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Kappa de Fleiss: La Clave para Validar el Etiquetado de Datos en Machine Learning
El Coeficiente Kappa de Fleiss mide el acuerdo entre n expertos y tiene aplicaciones en la validación del etiquetado man…
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Cómo aprender IA Avanzada — y casi cualquier cosa — con la ayuda de ChatGPT
Explicación de una estrategia de aprendizaje guiada por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs, por sus siglas en ingl…
