Diagrama de temas
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¿Qué aprenderás?
En este capítulo aprenderás qué son los algoritmos de regresión, sus objetivos y los elementos más importantes, además veremos nuestro primer modelo de machine learning.
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Tema 1.1 - Algoritmos de Regresión
En este video veremos cuál es el objetivo de los algoritmos de regresión.
Duración: 4:48 minutos
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Tema 1.2 - Regresión Lineal
En el siguiente video hablaremos sobre la Regresión Lineal, primer algoritmo de aprendizaje automático o machine learning.
Duración: 4:48 minutos
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¿Qué aprenderás?
En este capítulo aprenderás las métricas de error más comunes que se pueden aplicar en un problema de regresión para obtener la función ideal f(x), como son el Error Cuadrático Medio (MSE), el Error Absoluto Medio (MAE) y Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE).
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Tema 2.1 -Métricas de Error.
En este vídeo hablaremos sobre las métricas de error que existen y cómo se puedan aplicar en un problema de regresión para obtener la función f(x) ideal.
Duración: 7:32 minutos
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¿Qué aprenderás?
En este capítulo aprenderás sobre la visualización de los errores y una métrica común que se utiliza para medir la dispersión en este tipo de diagramas llamada coeficiente de correlación.
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Tema 3.1 - Visualizacion de los Errores.
En este vídeo aprenderemos sobre la visualización de los errores y adicionalmente conoceremos el coeficiente de correlación que sirve para medir la dispersión en un problema de regresión linal.
Duración: 3:46 minutos
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¿Qué encontrarás?
Un cuestionario que busca validar lo aprendido en el curso. Tiene un tiempo estimado de 20 minutos para su solución, cuenta con 10 preguntas de tipo selección múltiple y 3 intentos para aprobarlo. La nota asignada será la de mayor valor.
Si presentas alguna dificultad, duda o inquietud, puede dejar un comentario en nuestro Foro Colaborativo que con gusto daremos respuesta lo más pronto posible.
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Cuestionario Final
Preguntas: 10
Tiempo: 20 minutos
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