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Excelente video
y es necesario aprenderlos todos porque hay que ser una enciclopedia con patas para trabajar en ML, cierto?
Estoy en el rublo académico, trabajo mucho con datos tabulares, y me he percatado que para problemas de clasificación en la mayoría de los casos el algoritmo random forest es imbatible. OJO en problemas de regresión también es excelente, pero donde más brilla es en problemas de clasificación con datos tabulares.
pero la plantilla nunca llega
Si usamos R?
donde esta la base de datos?
Sería interesante hacer una segunda parte para aprender cómo se evalúan los modelos, y sus principales métricas. por ejemplo, poniendo a competir el Top 3 del modelo y explicar porque escoger uno de ellos segun las métricas analizadas, AUC, Matriz de confusión, etc
Falta un video sobre métricas para evaluar los modelos, qué métrica conviene para cada modelo y por qué?
Excelente video. Gracias
se puede afirmar que estos algoritmos ya estan obsoletos con las ventajas que a estas alturas tienen el deep learning y las redes neuronales?, sobre todo en contexto empresariales, noto que ultimamente los reclutadores y ofertas de empleos piden DL
Hola, he visto que han sacado el Técnico Superior en Administración y Finanzas con Especialidad en Big Data para el Sector Financiero, titulacion oficial, ¿que opinas de este nuevo FP? gracias.
Has omitido los Support Vector Machine por algun motivo? En algunos proyectos de clasificacion en medicina, era el algoritmo que obtenia mejores resultados, similares a algunas redes neuronales. El principal problema es que el entrenamiento tardaba muchisimo.
Hola Isaac. En tu último vídeo enviado por correo no sale el botón para pasar al siguiente vídeo, por lo menos a mi no me aparece habilitado. Saludos.
Ya no hay Rstudio?
Excelete Video Profe gracias