Introducción
Este curso de Laboratorios de Práctica de Sklearn está diseñado para ayudarte a dominar la aplicación práctica de la popular biblioteca de aprendizaje automático, Scikit-learn (Sklearn). A través de una serie de laboratorios cuidadosamente seleccionados, tendrás la oportunidad de aplicar tus conocimientos de Sklearn a proyectos del mundo real, perfeccionando tus habilidades de codificación y aprendiendo a escribir código limpio y eficiente.
🎯 Tareas
En este curso, aprenderás:
- Cómo implementar una amplia gama de algoritmos de Sklearn, incluyendo técnicas de clasificación, regresión, agrupamiento (clustering) y reducción de dimensionalidad
- Cómo preprocesar y preparar datos para modelos de Sklearn
- Cómo ajustar los hiperparámetros de los modelos y evaluar el rendimiento de los modelos
- Cómo aplicar Sklearn para resolver problemas prácticos en áreas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis predictivo
🏆 Logros
Después de completar este curso, podrás:
- Aplicar con confianza Sklearn para abordar una variedad de problemas de aprendizaje automático
- Desarrollar una comprensión profunda de las funcionalidades principales y las mejores prácticas de Sklearn
- Mejorar tus habilidades de codificación trabajando en proyectos de Sklearn prácticos y bien diseñados
- Volverte proficiente en la escritura de código basado en Sklearn limpio, eficiente y mantenible
