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Bases Machine Learning con Go por código practico

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Bases Machine Learning con Go

- Código practico

1. Recopilación y organización de datos

2. Matrices, probabilidad y estadística (unidades)

3. Evaluación y validación (metricas)

4. Regresión (técnicas)

5. Clasificación (algoritmos modelos)

6. Agrupamiento (técnicas no supervisadas)

7. Series de tiempo y detección de anomalías (técnicas datatime)

8. Redes neuronales y aprendizaje profundo (técnicas multimedia)

9. Implementación y distribución de análisis-modelos (Docker + Pachyderm)

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Bases Machine Learning con Go por código practico

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