Qué Aprendimos
Автор: Claudia Milena Serpa Imbett
Загружено: 2025-10-31
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Esta lista de reproducción reúne los principios teóricos y matemáticos esenciales del Machine Learning, presentados de forma clara y aplicada. Explora cómo los modelos de aprendizaje automático se construyen, evalúan y optimizan a partir de bases sólidas en álgebra lineal, estadística, probabilidad y cálculo.
Ideal para estudiantes, investigadores y profesionales que deseen comprender el “por qué” detrás de los algoritmos, y desarrollar una visión integral del aprendizaje supervisado, no supervisado y los métodos de optimización.
📘 Hace parte del curso GEE + ML + Python de AgTech Program.
💻 Repositorio oficial 👉 https://github.com/claumiseimbett1/Ag...
💡 Applets interactivos 👉 https://claumiseimbett.com/applets
#MachineLearning #Matemáticas #InteligenciaArtificial #DataScience #AprendizajeAutomático #Python #Estadística #ÁlgebraLineal #Optimización #FundamentosML #AgTechProgram
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