machine learning course

Un curso de aprendizaje automático con Python

Tabla de contenido

• Descargue la guía gratuita de recursos de aprendizaje profundo

• Grupo flojo

• Introducción

• Motivación

• Aprendizaje automático

• Conceptos básicos del aprendizaje automático

• Aprendizaje supervisado

• Aprendizaje no supervisado

• Aprendizaje profundo

• Proceso de solicitud de extracción

• Nota final

• Desarrolladores

• Citación

Descargue la guía gratuita de recursos de aprendizaje profundo

Grupo flojo

Introducción

El propósito de este proyecto es proporcionar un curso completo pero simple sobre aprendizaje automático usando Python.

Motivación

Machine Learning , como herramienta de Artificial Intelligence , es uno de los campos científicos de mayor adopción. Se ha publicado una cantidad considerable de literatura sobre Machine Learning. El propósito de este proyecto es proporcionar los aspectos más importantes del Machine Learning mediante la presentación de una serie de tutoriales simples pero completos utilizando Python . En este proyecto, creamos nuestros tutoriales utilizando muchos marcos de aprendizaje automático diferentes y conocidos, como Scikit-learn . En este proyecto aprenderás:

• ¿Cuál es la definición de aprendizaje automático?

• ¿Cuándo empezó y cuál es la evolución de la tendencia?

• ¿Cuáles son las categorías y subcategorías de Machine Learning?

• ¿Cuáles son los algoritmos de Machine Learning más utilizados y cómo implementarlos?

Aprendizaje automático

Título	Documento
Una introducción al aprendizaje automático	Descripción general

Conceptos básicos del aprendizaje automático

Título	Código	Documento
Regresión lineal	Pitón	Tutorial
Sobreajuste/desajuste	Pitón	Tutorial
Regularización	Pitón	Tutorial
Validación cruzada	Pitón	Tutorial

Aprendizaje supervisado

Título	Código	Documento
Árboles de decisión	Pitón	Tutorial
K-vecinos más cercanos	Pitón	Tutorial
Bayes ingenuo	Pitón	Tutorial
Regresión logística	Pitón	Tutorial
Máquinas de vectores de soporte	Pitón	Tutorial

Aprendizaje no supervisado

Título	Código	Documento
Agrupación	Pitón	Tutorial
Análisis de componentes principales	Pitón	Tutorial

Aprendizaje profundo

Título	Código	Documento
Descripción general de las redes neuronales	Pitón	Tutorial
Redes neuronales convolucionales	Pitón	Tutorial
codificadores automáticos	Pitón	Tutorial
Redes neuronales recurrentes	Pitón	IPython

Proceso de solicitud de extracción

Por favor considere los siguientes criterios para ayudarnos de una mejor manera:

1. Se espera que la solicitud de extracción sea principalmente una sugerencia de enlace.

2. Asegúrese de que los recursos sugeridos no estén obsoletos ni rotos.

3. Asegúrese de que cualquier dependencia de instalación o compilación se elimine antes del final de la capa al realizar una compilación y crear una solicitud de extracción.

4. Agregue comentarios con detalles de los cambios en la interfaz, esto incluye nuevas variables de entorno, puertos expuestos, ubicaciones de archivos útiles y parámetros de contenedor.

5. Puede fusionar la solicitud de extracción una vez que tenga la aprobación de al menos otro desarrollador o, si no tiene permiso para hacerlo, puede solicitarle al propietario que la fusione por usted si cree que se aprobaron todas las comprobaciones.

Nota final

Esperamos sus amables comentarios. Ayúdenos a mejorar este proyecto de código abierto y mejorar nuestro trabajo. Para realizar una contribución, cree una solicitud de extracción y la investigaremos de inmediato. Una vez más, agradecemos sus amables comentarios y apoyo.

Desarrolladores

Supervisora ​​y creadora del proyecto : Amirsina Torfi [GitHub, sitio web personal, Linkedin]

Desarrolladores : Amirsina Torfi, Brendan Sherman*, James E Hopkins* [Linkedin], Zac Smith [Linkedin]

NOTA : Este proyecto ha sido desarrollado como un proyecto final ofrecido por [curso multimedia/hipertexto CS 4624 en Virginia Tech] y supervisado y respaldado por [Machine Learning Mindset].

*: contribuido igualmente

Citación

Si este curso le resultó útil, considere citarlo de la siguiente manera:

 @software{amirsina_torfi_2019_3585763,
  autor = {Amirsina Torfi y
                  Brendan Sherman y
                  Jay Hopkins y
                  Eric Wynn y
                  hokie45 y
                  Frederik De Bleser y
                  李明岳 y
                  Samuel Husso y
                  alain},
  título = {{machinelearningmindset/machine-learning-course:
                   Aprendizaje automático con Python}},
  mes = diciembre,
  año = 2019,
  editor = {Zenodo},
  versión = {1.0},
  doi = {10.5281/zenodo.3585763},
  URL = {https://doi.org/10.5281/zenodo.3585763}
}