Fundamentos de Machine Learning: Aplicaciones en la Ciencia de Datos

Este repositorio está dirigido principalmente a quiénes quieran conocer las principales metodologías del Aprendizaje de Máquinas (Machine Learning), y corresponde a uno de los insumos principales de enseñanza del seminario de fundamentos de machine learning de la Universidad Politécnica y Tecnológica de Colombia - Sede Tunja.

Profesor

• Juan Felipe Contreras Alcívar, MSc.

Colaboradores

• Andrés Felipe Florez
• Nicolás Castillo Ojeda

Horarios

Martes y jueves 6 - 8 pm (hora de Colombia)

Contenido

Introducción a la programación con Python

• Estructura de datos Github
• Funciones y clases Github

Aprendizaje supervisado

• Introducción al Machine Learning Github
• Regresión Lineal Github
• Regresión Logística Github
• K-Vecinos-Más-Cercanos Github

2. Aprendizaje no supervisado

• Reducción de dimensión Github
• Técnicas de asociación Github

3. Aprendizaje profundo

• Introducción a las redes neuronales Github
• Entrenamiento de redes neuronales Github
• Curvas de entrenamiento Github