¿Está trabajando en algún proyecto donde hay gran cantidad de datos y variables, pero no tiene ninguna fórmula o ecuación existente?
Sabe que Machine Learning sería el mejor enfoque, pero nunca lo ha utilizado antes. Y además le surgen dudas como por ejemplo: cómo manejar datos desordenados, incompletos o en formatos diferentes; o cómo elegir el modelo correcto para sus datos, etc. ¿Suena desalentador? No se desanime. Recuerde que la prueba - y el error es la base de Machine Learning: si un enfoque o algoritmo no funciona, simplemente intente con otro. Pero un flujo de trabajo sistemático te ayudará a tener un buen comienzo.
Lea este ebook, para ir paso a paso desde lo básico a las técnicas y algoritmos más avanzados. En este ebook interactivo encontrará:
- Definiciones claras de los conceptos más importantes de Machine Learning
- Los pasos en un flujo de trabajo sistemático
- Una visión general de los algoritmos para el aprendizaje supervisado y no supervisado
