Ruta de aprendizaje para MACHINE LEARNING - Cómo EMPEZAR este 2024?

⚠️ATENCION:⚠️

Para concluir con este Roadmap debes de aprender DEEP LEARNING. Se me olvido aclararlo en el video, DISCULPAME!!!😣. Se esta desarrollando ese video. O a lo mejor ya esta en el canal. De cualquier manera espero y puedas desarrollar esta valiosa habilidad. Un abrazo muy grande y mucho éxito en tu camino.!! 😄

Roadmap Machine Learning. 🤖

- Lenguaje de Programación (Python) Sintaxis básica y estructuras de datos: 🐍
- Variables y tipos de datos (enteros, flotantes, cadenas, listas, diccionarios).
- Operadores y expresiones.
- Control de flujo (if, else, elif).
- Bucles (for, while).

*Funciones:*
- Definir y llamar funciones. Parámetros y argumentos.

*Librerías estándar:*
- Bibliotecas de Python (math, random,etc).

- Algebra, Calculo, Estadística y Probabilidad.📊
- ALGEBRA LINEAL:
- Vectores y matrices.
- Operaciones vectoriales y matriciales.
- CALCULO
- Derivadas e integrales.
- Gradientes y optimización.
- Estadistica
- Medidas de tendencia central y dispersión.
- Distribuciones de probabilidad.

- Librerías para Datos. 📗
- Pandas
- Numpy
- Matplotlib

- Conceptos de Machine Learning. 🤖
**Tipos de Machine Learning:    • Asi aprende una Algoritmo | Tipos de ...  

- Aprendizaje supervisado.
- Aprendizaje no supervisado.
- Aprendizaje por refuerzo.

*Etapas de un Proyecto de Machine Learning:*

- Recopilación y preparación de datos.
- Selección y entrenamiento del modelo.
- Evaluación y ajuste del modelo.

*Tipos de Algoritmos (Futuros Videos)*

- Regresion Lineal Simple y Multiple
- Regresion Logistica
- Clasificacion
- Arbol de Desiciones
- KNN
- Clustering
- SVM

*Métricas de Evaluación:*

- Precisión, recall, F1-score
- MSE (Mean Squared Error), R-squared
- División de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
- Validación cruzada.

- Conocer la librería Scikit-Learn. 🖥️
- En el momento que crees tu primer modelo la vas a usar. Solo aclaro que hay que profundizar mas en la librería

- Profundizar Temas mas complejos 🗿
- Underfitting
- Overfiitting
- Regularización (L1, L2).
- Gradient Descent y variantes.
- Aprendizaje profundo (Deep Learning).

- Ingles. 🌍
- Canal de Mr. Salas:    / @mrsalas  
- El te lo explicara de mejor manera como aprender Ingles.!!🙂

- Deep Learning    • Que es el DEEP LEARNING? | Que ESTUDI...  
- Conceptos Basicos. Que es.? Que es una red Neuronal?? Que es Funciones de activación.?
- Frameworks (pytorch, TensorFlow)

- Practicar. 🦾
- Kaggle: https://www.kaggle.com/
- Cursos Coursera: https://www.coursera.org/specializati...
- Trabajar en proyectos prácticos para aplicar lo aprendido.

0:00 Inicio
1:11 Que es Machine Learning
2:03 Lenguaje de Programación
4:18 Algebra, Calculo, Estadística y Probabilidad
6:06 Librerías para Datos
7:03 Conceptos de Machine Learning.
10:09 Scikit-Learn
10:38 Profundizar Temas mas complejos
12:48 Ingles (Opcional)
13:52 Practicar

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