Machine Learning Onramp


 

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1.

Visión general de machine learning

Familiarícese con los conceptos de machine learning y con el curso.

  • ¿Qué es machine learning?
  • Visión general del curso

2.

Flujo de trabajo de clasificación

Cree un modelo sencillo para realizar una tarea de clasificación.

  • Visión general del flujo de trabajo de clasificación
  • Importación de datos
  • Procesamiento de datos
  • Extracción de funcionalidades
  • Creación de un modelo
  • Evaluación del modelo
  • Revisión

3.

Importación y preprocesamiento de datos

Importe datos desde varios archivos.

  • Organización de archivos de datos
  • Creación de almacenes de datos
  • Adición de una transformación de datos

4.

Funcionalidades de ingeniería

Calcule funcionalidades a partir de señales sin procesar.

  • Tipos de señales
  • Componentes necesarios para la transferencia del aprendizaje
  • Cálculo de estadísticas de resumen
  • Localización de picos
  • Cálculo de derivados
  • Cálculo de correlaciones
  • Automatización de la extracción de funcionalidades

5.

Modelos de clasificación

Entrene y utilice modelos de machine learning para realizar predicciones.

  • Entrenamiento y pruebas
  • Modelos de machine learning
  • Entrenamiento de un modelo
  • Realización de predicciones
  • Investigación de clasificaciones erróneas
  • Mejora del modelo

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