En este módulo, se introduce el aprendizaje automático (AA).
- Introducción
- Requisitos y trabajo previos
- Conceptos del AA
- Introducción al AA (3 min)
- Marco (15 min)
- Estudio detallado del AA (20 min)
- Reducción de la pérdida (60 min)
- Primeros pasos con TF (60 min)
- Generalización (15 min)
- Conjuntos de entrenamiento y prueba (25 min)
- Validación (40 min)
- Representación (65 min)
- Combinaciones de atributos (70 min)
- Regularización: Simplicidad (40 min)
- Regresión logística (20 min)
- Clasificación (90 min)
- Regularización: Dispersión (45 min)
- Introducción a las redes neuronales (55 min)
- Entrenamiento de las redes neuronales (40 min)
- Redes neuronales de clases múltiples (50 min)
- Incorporaciones (80 min)
- Ingeniería de AA
- Sistemas de AA de producción (3 min)
- Entrenamiento estático o dinámico (7 min)
- Inferencia estática o dinámica (7 min)
- Dependencias de datos (14 min)
- Ejemplos del mundo real sobre AA
- Predicción del cáncer (5 min)
- Literatura del siglo XVIII (5 min)
- Lineamientos del mundo real (2 min)
- Conclusión
- Próximos pasos