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O1 - Introducción
O1 - Charla Joaquin Luque
Práctico 0 - Bibliotecas básicas
02 - Componentes del aprendizaje. Aproximación y generalización
02 - Notebook demo. Sklearn. Aproximación y generalización
Práctico 1
Puesta a Punto P0-P1
03 - KNN y árboles de decisión.
Práctico 2
Práctico 2 (solución)
04 - Entrenamiento de modelos
05 - Métricas de desempeño
05 -Notebook demo. Métricas de desempeño
Práctico 3
Práctico 4
06 - SVM
07 - Ensamble de predictores
Práctico 5 - SVM
Práctico 6 - Ensambles y Grid Search
08 - Reducción de dimensiones - Aprendizaje no supervisado
08 - Notebook demo - Reducción de dimensiones
Práctico 7 - Aprendizaje No Supervisado
09 - Series temporales
10 - Repaso de temas
11 - Redes Neuronales 1
Práctico 8 - Redes Neuronales 1
12 - Redes neuronales 2
Práctico 9 - Redes Neuronales 2
Ejemplo de model zoo para clasificación de imágenes
13 - Automatización de procesos de AA
13 - Demo notebook de AutoGLUON sobre series temporales
14 - Repaso Final y Referencias
02 - Componentes del aprendizaje. Aproximación y generalización ►