Sprint 3: Machine Learning 🤖
📝 Contenido Asincrónico
📚 Clases y Recursos
Clase 10 - Fundamentos
Ver contenido detallado de la clase
- Machine Learning - Tipos de aprendizajes - Algoritmos básicos - Métricas de evaluaciónClase 11 - Modelado con scikit-learn
Ver contenido detallado de la clase
- Preparación de datos - División train/test - Proceso entrenamiento - Evaluación modelos - Algoritmos específicos🎯 Objetivos del Sprint
- Comprender fundamentos de Machine Learning
- Aprender preparación y visualización de datos
- Implementar modelos básicos de ML
- Realizar ejercicios prácticos de modelado
📝 Instrucciones para Ejercicios
- Encuentra los ejercicios de cada clase en su carpeta correspondiente
- Crea una carpeta con tu nombre en
soluciones/ - No modifiques los archivos originales de los ejercicios
- Sigue las convenciones de nombrado indicadas
📚 Recursos y Herramientas
📖 Documentación
🤖 Herramientas de IA
- Google Colab - Entorno de ML en la nube
- Kaggle - Plataforma de competencias de ML