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Bienvenidos al curso Fundamentos avanzados de ML
Anteriormente, en fundamentos de ML
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Estructuras de Datos y Algoritmos
Una breve historia de los datos
Una breve historia de los algoritmos
Aplicaciones de estructuras de datos y algoritmos en ML
Orden de Complejidad: Notación "Big O"
Ficheros de código y Google Colab
Orden de Complejidad: Tiempo Constante
Orden de Complejidad: Tiempo Lineal
Orden de Complejidad: Tiempo Polinómico
Tiempos de ejecución comunes y más sobre la notación 'Big O'
Ejercicios de Notación 'Big O'
Estructuras de Datos: Listas y Diccionarios
Notación Matemática: Postfix, Infix y Prefix
Listas
Arrays o Matrices
Listas Enlazadas y Doblemente Enlazadas
Stacks o Pilas
Queues o Colas y Deques
Implementación de pilas en Python
Practica las estructuras de datos en Python
Solución a la implementación de estructuras de datos en Python
Búsqueda y ordenación
Búsqueda Binaria
Algoritmo de la Burbuja
Merge Sort
Quick Sort
Resumen de Algoritmos de ordenación
Mapas o Diccionarios
Conjuntos
Hashing
Colisiones en el Hashing
Factor de Carga
Hash Maps y String Keys
La tabla ASCII
Ejercicios de hash maps
Hashings en Machine Learning
Ejercicios Finales de Listas y Diccionarios
Estructuras de Datos: Árboles y Grafos
Árboles
Árboles de decisión
Jack y Rose en el titanic (parte 2)
Ejercicios de árboles de decisión
Bosques aleatorios
Clasificación de flores con bosques aleatorios en Python
Ejercicios de Bosques Aleatorios
Árboles de Decisión Gradient-Boosted
XGBoost en acción
Ejemplos de Catboost
Ejercicios de Gradient Boosting
Otros conceptos de árboles
Grafos o Redes
Grafos dirigidos
Grafos acíclicos dirigidos (DAG)
Tensorboard
Más allá de los grafos
Donde todo confluye
Enfoque estadístico de la regresión
Machine/Deep Learning vs Estadística Frecuentista
El Descenso del Gradiente
Funciones objetivo o Criterios
El problema de medir el error en la predicción
Error Absoluto Medio
Error Cuadrático Medio
Minimización del coste con descenso de gradiente
Grafos acíclicos dirigidos en regresión lineal
Minimización del Costo con Descenso de Gradiente
Puntos críticos explicados
Puntos críticos en Python
Puntos críticos en espacios de dimensión superior
Mínimos globales vs locales
Descenso de gradiente estocástico (SGD)
Programación del ratio de aprendizaje
Tipos de programación del ratio de aprendizaje
Ascenso por gradiente
Optimización elegante en Machine Learning
Grafo Dirigido Acíclico de capa neuronal densa
Matrices jacobianas
Optimización de segundo orden
Matriz Hessiana
Momentos e impulso de Nesterov en ML
Optimizadores adaptativos
Optimizadores adaptativos (avanzado)
Trucos para elegir el optimizador adecuado
¿Qué es lo siguiente para ti?
Actividad Práctica: Optimización de un Modelo de Red Neuronal con Diferentes Optimizadores
Proyecto Final de Curso
Nous avons terminé une aventure ensemble, mais allons-en à la suivante !

instructeur

5.0 /5
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  • Avatar
    Jorge
    (5)
    ¡Lo que me faltaba para entenderlo todo!

    Siempre veía esas fórmulas de locura y me asustaba, pero aquí todo se explica para que realmente entiendas el fondo del asunto. Es un reto, sí, pero es súper satisfactorio ver cómo todas las piezas del rompecabezas encajan al final. Me dio la seguridad necesaria para avanzar en el mundo de los datos.

  • Avatar
    Silvana
    (5)
    Matemáticas que realmente sirven

    Estos fundamentos avanzados me dieron la base matemática que me faltaba para entender mejor los modelos de Machine Learning. Ahora veo las fórmulas con menos miedo y más curiosidad. Siento que este curso elevó mi nivel técnico.

  • Avatar
    Giovanni
    (5)
    Base sólida para el futuro

    Este curso me ayudó a entender por fin qué pasa bajo el capó de los algoritmos. No es solo teoría pesada; el instructor logra que el álgebra lineal y el cálculo cobren sentido práctico, lo que me dio muchísima seguridad para avanzar en proyectos de datos más complejos sin sentir que estoy adivinando

  • Avatar
    Javi
    (5)
    Por fin lo entendí

    Tenía miedo de que los números me ganaran, pero la verdad es que está explicado de una forma súper sencilla. Siento que ahora sí entiendo qué hay detrás de todo lo que hago en programación sin que me explote la cabeza. Muy recomendado si quieres dejar de ver este tema como un monstruo

  • Avatar
    Santiago
    (5)
    Lo difícil se vuelve fácil. ¡Excelente!

  • Avatar
    Nicolás
    (5)
    La base que todo científico de datos necesita!

  • Avatar
    Sara
    (5)
    La pieza que me faltaba

  • Avatar
    Rosa
    (5)
    Me encantó cómo se conectan álgebra lineal, cálculo y probabilidad con algoritmos reales

  • Avatar
    Nieves
    (5)
    Fondamentaux Avancés de Mathématiques pour le Machine Learning

    Este curso profundiza en los pilares matemáticos que sustentan el Machine Learning moderno. Aprenderás álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, estadística, probabilidad, teoría de la información y optimización, todo aplicado a modelos reales. Se trabaja con Python, TensorFlow y PyTorch para visualizar conceptos como gradientes, derivadas parciales, matrices, vectores propios y descenso de gradiente.

  • Avatar
    Rocío
    (5)
    Excelente para entender optimización y derivadas en redes neuronales.

  • Avatar
    danison
    (5)
    Base Sólida para Avanzar

    Este curso es ideal para quienes desean profundizar en los fundamentos matemáticos del Machine Learning. Las explicaciones son detalladas pero accesibles, con ejemplos que conectan la teoría con la práctica.

  • Avatar
    Gabriela
    (5)
    La Base que Necesitaba

    Fundamental para entender los conceptos matemáticos detrás del Machine Learning. Las explicaciones son profundas pero bien estructuradas, con aplicaciones directas en algoritmos de trading y análisis de datos.

  • Avatar
    Samuel
    (5)
    Es de gran utilidad para cualquier data scientist

    Ahora si me siento como un profesional en ml! me encanta como te llevan de la mano paso a paso

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Domina las matemáticas avanzadas necesarias para ML: optimización, gradientes, matrices Hessianas, estructuras de datos y algoritmos de ordenación con TensorFlow, PyTorch y herramientas prácticas

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