Bienvenidos al repositorio del curso Machine Learning, parte de la especialización en Machine Learning. En este curso, exploramos desde los fundamentos hasta técnicas avanzadas de aprendizaje supervisado y no supervisado, con un enfoque en aplicaciones prácticas y el desarrollo de modelos predictivos efectivos.
Temas cubiertos:
- Fundamentos del Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
- Algoritmos Clásicos de Machine Learning (Regresión, Árboles de Decisión, K-Vecinos)
- Ensamblado de Modelos (Bagging, Boosting, Stacking)
- Evaluación y Validación de Modelos
- Implementación y Optimización en Python
Uso del repositorio: Cada carpeta se organiza por sesión y contiene notebooks de clase con código y ejercicios prácticos, así como materiales de referencia. Los ejemplos y proyectos están diseñados para que puedas practicar y dominar los conceptos a lo largo del curso.