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Machine Learning

Bienvenido a mi curso de Machine Learning.

📖 Sesiones

Cada sesión incluye material teórico, ejercicios, recursos complementarios y proyectos.

Semana	Tema
01	Introducción al ML
02	Análisis Exploratorio y Feature Engineering
03	Regresión Lineal y Regularización
04	Regresión Logística y Balance de Datos
05	kNN, Naive Bayes y SVM
06	Árboles de Decisión y Random Forest
07	Gradient Boosting
08	Bias-Variance, Validación, Optimización y Selección de Modelos
09	Técnicas de Clustering y Reducción de Dimensionalidad
10	Anomalías, Reglas de Asociación y Modelado de Densidad
11	Series de Tiempo
12	Sistemas de Recomendación
13	Interpretabilidad de Modelos
14	Evaluación en Producción y Ciclo de Vida del ML

Nota: Es preferible que mantengas un orden secuencial para un mejor entendimiento de los temas.

🔗 Repositorio

Todo el código fuente está disponible en el repositorio de GitHub:

https://github.com/cesarsanco-ai/ml-foundations