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kzd18682

LYNDA Curso C#: Creación de una app con machine learning

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Curso C#: Creación de una app con machine learning 

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Información de: Creación de una app con machine learning
Aprende a desarrollar una aplicación con el framework ML.NET de Microsoft. Dedicaremos una parte del curso a los aspectos teóricos de Maching Learning. Conoceremos sus fundamentos, historia y aplicaciones. Luego, pasaremos a la parte práctica y desarrollaremos una aplicación que implementa Machine Learning para clasificar sentimientos, es decir, que categorizará los comentarios de los usuarios como buenos o malos, según lo que expresen. Al acabar el curso, entenderás los conceptos de Machine Learning y sabrás elegir el algoritmo adecuado a lo que necesitas.

 

Bases teóricas de Machine Learning

  • Qué es Machine Learning 01:51
  • Breve historia del Machine Learning 03:37
  • Diferencias entre Machine Learning, Big Data, IA 02:26
  • Proceso del Machine Learning 04:57
  • Aplicaciones del Machine Learning 03:35
  • Consideraciones al utilizar Machine Learning 02:42


Algoritmos empleados en Machine Learning

  • Clasificación de algoritmos empleados en Machine Learning 04:15
  • Machine Learning y el aprendizaje supervisado 05:53
  • Aprendizaje no supervisado en Machine Learning 02:47
  • Aprendizaje reforzado (RL) en Machine Learning 03:03


Uso de la tecnología ML.NET

  • Qué es ML.NET 01:41
  • Componentes de ML.NET Core 01:08
  • Ventajas, desventajas y fuentes de ML.NET 03:15


Aplicación de clasificación de sentimientos con ML.NET

  • Proceso para el desarrollo de ML.NET 02:35
  • Requerimientos iniciales de Machine Learning con ML.NET 03:34
  • Creación de aplicación de consola en VS 04:33
  • Configuraciones y código inicial para Machine Learning 06:01


Desarrollo de aplicación de clasificación de sentimientos

  • Análisis del problema dentro de Machine Learning 02:05
  • Recolección de datos en la aplicación 04:28
  • Entrenamiento y predicción del modelo con ML.NET 07:19
  • Evaluación del modelo dentro de Machine Learning 05:34
  • Revisión de resultados con Machine Learning 02:22
  • Reto sobre predicción y Machine Learning 00:51
  • Solución del reto de predicción y Machine Learning 04:30

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On 31/8/2018 at 21:10, kzd18682 dijo:

Curso C#: Creación de una app con machine learning 

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Información de: Creación de una app con machine learning
Aprende a desarrollar una aplicación con el framework ML.NET de Microsoft. Dedicaremos una parte del curso a los aspectos teóricos de Maching Learning. Conoceremos sus fundamentos, historia y aplicaciones. Luego, pasaremos a la parte práctica y desarrollaremos una aplicación que implementa Machine Learning para clasificar sentimientos, es decir, que categorizará los comentarios de los usuarios como buenos o malos, según lo que expresen. Al acabar el curso, entenderás los conceptos de Machine Learning y sabrás elegir el algoritmo adecuado a lo que necesitas.

 

Bases teóricas de Machine Learning

  • Qué es Machine Learning 01:51
  • Breve historia del Machine Learning 03:37
  • Diferencias entre Machine Learning, Big Data, IA 02:26
  • Proceso del Machine Learning 04:57
  • Aplicaciones del Machine Learning 03:35
  • Consideraciones al utilizar Machine Learning 02:42


Algoritmos empleados en Machine Learning

  • Clasificación de algoritmos empleados en Machine Learning 04:15
  • Machine Learning y el aprendizaje supervisado 05:53
  • Aprendizaje no supervisado en Machine Learning 02:47
  • Aprendizaje reforzado (RL) en Machine Learning 03:03


Uso de la tecnología ML.NET

  • Qué es ML.NET 01:41
  • Componentes de ML.NET Core 01:08
  • Ventajas, desventajas y fuentes de ML.NET 03:15


Aplicación de clasificación de sentimientos con ML.NET

  • Proceso para el desarrollo de ML.NET 02:35
  • Requerimientos iniciales de Machine Learning con ML.NET 03:34
  • Creación de aplicación de consola en VS 04:33
  • Configuraciones y código inicial para Machine Learning 06:01


Desarrollo de aplicación de clasificación de sentimientos

  • Análisis del problema dentro de Machine Learning 02:05
  • Recolección de datos en la aplicación 04:28
  • Entrenamiento y predicción del modelo con ML.NET 07:19
  • Evaluación del modelo dentro de Machine Learning 05:34
  • Revisión de resultados con Machine Learning 02:22
  • Reto sobre predicción y Machine Learning 00:51
  • Solución del reto de predicción y Machine Learning 04:30

 

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