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5 Aprendicescurso
Introduction to Neural Networks
4 horas
25 capítulosAvanzado
Habilidades Adquiridas: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
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ML Introduction with scikit-learn
4 horas 32 capítulosIntermedio
Habilidades Adquiridas: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
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Introduction to NLP
5 horas 29 capítulosAvanzado
Habilidades Adquiridas: Natural Language Processing, Natural Language Handling
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Introduction to TensorFlow
3 horas 18 capítulosAvanzado
Habilidades Adquiridas: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing
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Linear Regression with Python
2 horas 19 capítulosIntermedio
Habilidades Adquiridas: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation
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Classification with Python
3 horas 24 capítulosIntermedio
Habilidades Adquiridas: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
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Cluster Analysis
4 horas 34 capítulosIntermedio
Habilidades Adquiridas: Clustering fundamentals and algorithms , Handling missing and categorical data , Data normalization and distance metrics , K-Means: principles and cluster optimization , Hierarchical clustering and dendrograms , DBSCAN: noise handling and irregular shapes , Gaussian Mixture Models: probabilistic clustering
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Introduction to RNNs
3 horas 22 capítulosIntermedio
Habilidades Adquiridas: Understanding RNNs, LSTMs, and GRUs, Implementing recurrent networks in PyTorch, Processing time series and sequential data, Applying RNNs to NLP tasks (sentiment analysis) , End-to-end model development and evaluation
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Computer Vision Essentials
4 horas 29 capítulosIntermedio
Habilidades Adquiridas: Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches
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Introduction to Reinforcement Learning
6 horas 37 capítulosAvanzado
Habilidades Adquiridas: Reinforcement Learning Foundations, Multi-Armed Bandit Algorithms, Dynamic Programming Methods, Monte Carlo Techniques, Temporal-Difference Learning, Gymnasium Basics
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PyTorch Essentials
3 horas 20 capítulosAvanzado
Habilidades Adquiridas: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
Solo para Ultimate
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2. | Introducción al ML con Scikit-learn | 4 horas | 32 capítulos |
3. | Introduction to NLP | 5 horas | 29 capítulos |
4. | Introduction to TensorFlow | 3 horas | 18 capítulos |
5. | Regresión Lineal con Python | 2 horas | 19 capítulos |
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