Me interesa el Machine Learning y justo estaba buscando un guía para empezar a aprender los temas básicos :) Tu manera de explicar es sencilla de entender y se enota que te motiva y sabes mucho del tema. ASI QUE Nueva Suscriptora😁😁 GRACIAS POR COMPARTIR !!
Hola, soy desarrollador web pero quiero mirgrar a esta area siempre me ha gustado, gracias por el video mas o menos tenia idea de los temas a estudiar pero me diste mas luz, aprender lo básico y practicar y practicar
ando igual a veces me pregunto si no se quema uno del cerebro me gusta mucho el backend pero tambien data enginner y agarrarle cariño a las mates para ML
@@luislopezfloresfilmaker6258 se quema un poco uno, hay días que no me provoca nada, pero por experiencia que llevo estudiando, comencé con la librería numpy es muy sencilla pero sentía que no entendía nada por que no tenia los conceptos de estadística descriptiva e inferencial asi que me vi obligado a estudiarlos, practicando ejercicios me tope con uno de matrices que numpy los hace solo pero nuevamente sentia que sin saber las matemáticas no se cuando usarlo realmente, así que me aprendí las funciones de numpy y ando aprendiendo algebra lineal solo vectores, matrices y la librería Pandas. Resumiendo un poco, con las bases de matemáticas no necesitas saber hacerlo en papel y lápiz, simplemente saber para que se usan y cuando basta, ya que los modelos matemáticos ya están creados tu solo los vas a implementar, esta ha sido mi percepción por el momento no he tocada nada inteligencia solo análisis de datos y un poco de ciencia de datos
antes del Machin Learning viene el calculo: antes del calculo viene: Aritmética: Fundamentos básicos de números, operaciones aritméticas y propiedades. Álgebra: Ecuaciones lineales, polinomios, sistemas de ecuaciones lineales, matrices y determinantes. Trigonometría: Funciones trigonométricas, identidades trigonométricas y resolución de triángulos. Geometría analítica: Coordenadas cartesianas, ecuaciones de rectas y círculos. Estadística básica: Conceptos como media, mediana, moda, desviación estándar, distribuciones de probabilidad y teorema del límite central. Cálculo diferencial: Límites, derivadas y aplicaciones de la derivada en la optimización y el análisis de funciones. Cálculo integral: Integrales definidas e indefinidas, técnicas de integración y aplicaciones en el cálculo de áreas y volúmenes. Álgebra lineal: Vectores, espacios vectoriales, transformaciones lineales, valores y vectores propios. Probabilidad: Conceptos como eventos aleatorios, probabilidad condicional, distribuciones de probabilidad continuas y discretas. Optimización: Métodos para encontrar máximos o mínimos de funciones, como el método del gradiente descendente. Teoría de la información: Conceptos como la entropía y la información mutua.
En clustering el overfitting se da justo cuando usas menos cluster de los que deberías porque el ruido afecta mucho al modelo, no como dijistes en el vídeo.
falso no se necesita ser graduado ni nada SQl y python son lenguajes faciles de aprender ,lo dificil son las matematicas ,lo que se necesita es tener un buen pensamiento logico y matematico
@@iExoceS 📍En tu comentario pusiste que era falso lo que decia el chico, pues no, no soy graduado y sin embargo trabajo en esto... Apuesto que eres alguien que recien empieza y cree que se la sabe todas😂 o un casi ingeniero frustrado, hoy en dia la experiencia vale mas que un titulo, si sabes ingles y conocimientos tecnologicos ya esta, estas mejor valorado que un tipo que estudio una carrera y que no sabe ingles y no tiene experiencia en el rubro, aunque un titulo te podria dar mejor posicionamento, sin embargo para trabajar en machine learning no es necesario.
@@zantinibarassi4925 seguramente entraste a trabajar de eso hace unos años cuando te contrataban por saber prender una PC. Hoy, si fueses el de aquel dia, y sin experiencia no tocas ni la puerta de una empresa. Y no te equivoques, vos solamente sabes hacer eso, el ingeniero no, y puede terminar siendo tu jefe. Saludos.
Cuanto consideras que sería el tiempo de aprendizaje como autodidacta tomando en cuenta las nuevas herramientas de IA si empiezo desde cero amigo? Ojalá puedas responder porfa
