Machine Learning hoy

Qué es un Modelo ML?

Flujo de Trabajo (Pipeline) de crear un Modelo ML

Qué son los Features y Como definirlos

Bias y Varianza (Trade Off)

Data Set y Técnicas de Entrenamiento ML

Evaluación e Interpretación de Modelos ML

Métricas de Salida del Modelo ML (Outuput)

Métricas en modelos de Clasificación: ROC & PR

Tipos de Modelos ML: Arendizaje Supervisado

Modelos ML: Regresión Lineal

Modelos ML: Arbol de Decisiones Ensemble Clusters