Introducción al Machine Learning: Una Guía Desde Cero
Published in
10 min readFeb 6, 2019
Este es el primero de una serie de artículos en los que expondré los conceptos de Machine Learning (ó Aprendizaje Automático en castellano), los diferentes subcampos que existen, algoritmos e implementaciones en Python.
Los objetivos principales de esta serie de artículos son:
- Crear una guía sobre los aspectos teóricos e intuitivos de Machine Learning.
- Mostrar proyectos de Machine Learning, desarrollados en Python, para visualizar de una manera práctica los conceptos y algoritmos involucrados, así como la forma en que pueden ser aplicados en problemas de la vida real.
- Crear un registro del conocimiento que he adquirido sobre la materia y, si es posible, inspirar a otras personas en el aprendizaje y aplicación de los conceptos y tecnologías de Machine Learning en sus propios campos.
La información que se expone en estas series proviene de distintas fuentes, siendo las más destacadas las siguientes:
- Machine Learning Engineer NanoDegree (Udacity)
- Python Machine Learning book (Sebastian Raschka & Vahid Mirjalili)
- Deep Learning with Python book (Francois Chollet)
- Machine Learning Mastery with Python book (Jason Brownlee)
