Este repo contiene ejemplos y pequeñas demostraciones con datos reales, enfocados a la ingeniería, que sirven de apoyo para cursos y seminarios de introducción al machine learning (aprendizaje automático). Se abordan diversos conceptos básicos de ML, incluyendo:
- regresión
- clasificación
- reducción de la dimensionalidad
- identificación de sistemas dinámicos
El material puede ser actualizado, incorporando nuevos ejemplos, correcciones, o mejoras.
Los ejemplos están todos en Python y usan las librerías típicas, numpy, matplotlib, scikit-learn, etc. Para asegurar que todo funciona, puedes descargar el zip con el contenido del repo, o clonarlo con
https://github.com/idiazblanco/ejemplos-curso-ML.git
y luego instalar las versiones recomendadas usando
pip install -r requirements.txt
Si usas Python y no quieres alterar las versiones de librerías que ya estés usando, puedes crear un entorno e instalar las versiones en el mismo. En este enlace Install packages in a virtual environment using pip and venv tienes instrucciones acerca de cómo crear un entorno y activarlo