Diagrama de temas
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Foro Aprendizaje Supervisado - Clasificación de Naive Bayes
Este espacio permite plantear dudas, inquietudes, comentarios o aportes que generen valor para los participantes del curso. Nuestros líderes del servicio y el equipo de izyacademy estará atento para dar las respuestas necesarias a los planteamientos dados.
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¿Qué aprenderás?
En este capítulo verás una breve introducción al curso y profundizarás en los conceptos fundamentales del teorema de Bayes
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Tema 1.1 - Teorema de Bayes
En este video te daremos una breve introducción al contenido del curso y profundizaremos en el concepto del teorema de bayes por medio de ejemplos prácticos.
Duración: 5:15 minutos
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¿Qué aprenderás?
En este capítulo aprenderás sobre las tablas de probabilidad, cómo usarlas y en qué caso son útiles.
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Tema 2.1 - Tablas de probabilidad condicionada
A continuación entenderemos qué son las tablas de probabilidad, para qué sirven y cuál es la aplicabilidad de cada una, además veremos algunos ejemplos prácticos para entender su uso.
Duración: 6:15 minutos
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¿Qué aprenderás?
En este capítulo entenderás la diferencia entre la dependencia e independencia condicional y en qué casos usar una u otra.
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Tema 3.1 - Independencia condicional en el clasificador Naive Bayes
En este video hablaremos sobre la independencia y dependencia condicional en el clasificador de Naive Bayes, además veremos algunas fórmulas para encontrar la probabilidad de un evento.
Duración: 5:28 minutos
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¿Qué aprenderás?
En este capítulo aprenderás sobre el clasificador de Naive Bayes, qué usos tiene, cómo usarlo y por qué es importante su uso.
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Tema 4.1 - Clasificador Naive Bayes
A continuación conocerás sobre el clasificador de Naive Bayes, qué es, para qué sirve y qué usos podemos darle.
Duración: 5:52 minutos
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¿Qué aprenderás?
En este capítulo aprenderás sobre el uso de las tablas de frecuencia y qué ventajas nos pueden ofrecer para el cálculo de probabilidades.
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Tema 5.1 - Clasificador Naive Bayes con variables numéricas
A continuación conocerás sobre el uso de las tablas de frecuencia y cómo las podemos utilizar para calcular probabilidades.
Duración: 2:05 minutos
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¿Qué aprenderás?
En este capítulo profundizarás en el manejo del modelo de Naive Bayes por medio de un ejemplo práctico, donde aplicaremos todo lo aprendido en el curso.
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Tema 6.1 - Ejemplo de código entrenando un modelo Naive Bayes
A continuación realizaremos un ejemplo en el cual aplicaremos el modelo de Naive Bayes
Duración: 2:30 minutos
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Tener en cuenta
Para este laboratorio debes:
1. Abrir el archivo "Laboratorio sin solución" el cual contiene los ejercicios para ser resueltos,
2. Abre el archivo "Laboratorio sin solución" en la aplicación Jupyter Notebook.
Si tienes inconvenientes:
1. Es importante haber realizado el curso Introducción al Lenguaje de Programación Python para entender el manejo de notebooks.
2. Si presentas alguna dificultad, duda o inquietud, puedes dejar un comentario en nuestro Foro Colaborativo que con gusto daremos respuesta lo más pronto posible.
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Laboratorio sin solución
En este laboratorio encontrarás ejercicios prácticos los cuales deben ser realizados en la aplicación Jupyter. Al dar clic en el enlace "Laboratorio sin solución" se descargará automáticamente el notebook con los ejercicios propuestos.
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¿Qué encontraras?
Un cuestionario que busca validar la realización del laboratorio práctico propuesto anteriormente. Tiene un tiempo estimado de 10 minutos para su solución, cuenta con 5 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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Tener en cuenta
Para este laboratorio debes:
1. Ver el video, el cual muestra las soluciones de cada uno de los ejercicios planteados en el laboratorio.
2. Abrir el archivo "Laboratorio solución" el cual contiene los ejercicios resueltos,
3. Abre el archivo "Laboratorio solución" en la aplicación Jupyter Notebook.
Si tienes inconvenientes:
1. Es importante haber realizado el curso Introducción al Lenguaje de Programación Python para entender el manejo de notebooks.
2. Si presentas alguna dificultad, duda o inquietud, puedes dejar un comentario en nuestro Foro Colaborativo que con gusto daremos respuesta lo más pronto posible.
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Tema - Solución del laboratorio Aprendizaje Supervisado - Clasificación con Naive Bayes Archivo
Solución laboratorio
En este laboratorio encontrarás ejercicios resueltos, al dar clic en esta actividad se descargará automáticamente el notebook con los ejercicios en tu dispositivo.
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¿Qué encontrarás?
Este cuestionario 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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