bootcamp_machine learning
v5.0.2
Este proyecto es un bootcamp de aprendizaje automático creado por 42 AI.
Como las nociones vistas durante este bootcamp pueden ser complejas, recomendamos encarecidamente a los estudiantes que hayan realizado previamente el siguiente bootcamp:
42 Artificial Intelligence es una organización estudiantil del campus de París de la escuela 42. Nuestro propósito es fomentar el debate, el aprendizaje y el interés en el campo de la inteligencia artificial, mediante la organización de diversas actividades, como conferencias y talleres.
Los archivos pdf de cada módulo se pueden descargar desde nuestra página de lanzamiento: https://github.com/42-AI/bootcamp_machine-learning/releases
Comience con algo de álgebra lineal y estadística.
Operaciones de suma, media, varianza, desviación estándar, vectores y matrices.
Hipótesis, modelo, regresión, función de pérdida.
Implemente un método para mejorar el rendimiento de su modelo: descenso de gradiente y descubra la noción de normalización.
Descenso de gradiente, regresión lineal, normalización.
Amplíe la regresión lineal para manejar más de una característica, crear modelos polinomiales y detectar sobreajuste
Hipótesis lineal multivariante, descenso de gradiente lineal multivariante, modelos polinomiales.
Conjuntos de entrenamiento y prueba, sobreajuste.
Descubra su primer algoritmo de clasificación: ¡la regresión logística!
Hipótesis logística, descenso de gradiente logístico, regresión logística, clasificación multiclase.
Exactitud, precisión, recuperación, puntuación F1, matriz de confusión.
¡Lucha contra el sobreajuste!
Regularización, sobreajuste. Función de pérdida regularizada, descenso de gradiente regularizado.
Regresión lineal regularizada. Regresión logística regularizada.
