learning/ml.html at main · import-coffee/learning · GitHub

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <!-- Estilos propios -->
    <link rel="stylesheet" href="estilos.css"/>
    <!-- UIkit CSS -->
    <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/uikit@3.7.0/dist/css/uikit.min.css" />
    <!-- UIkit JS -->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/uikit@3.7.0/dist/js/uikit.min.js"></script>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/uikit@3.7.0/dist/js/uikit-icons.min.js"></script>
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
</head>

<body>
    <div class="uk-container">
        <ul class="uk-breadcrumb">
            <li><a href="https://www.importcoffee.es/" target="_blank">Import Coffee</a></li>
            <li><a href="index.html">Inicio</a></li>
            <li><a href="cs.html">Machine Learning</a></li>
        </ul>
        <h1 class="uk-margin-top uk-heading-line uk-text-center" style="font-family: 'Courier New', Courier, monospace;"><span>Machine Learning</span></h1>
        <div class="uk-grid-column-small uk-grid-row-large uk-child-width-1-2@s uk-text-center" uk-grid="masonry:true">
            <div>
                <div class="uk-card uk-card-default uk-card-body"> <span class="uk-text-large">Machine Learning</span>
                    <div class="uk-margin">
                        <a href="https://www.coursera.org/learn/machine-learning" target="_blank"><img width="90%" src="https://neurohive.io/wp-content/uploads/2019/01/machine-learning-stanford-andrew-ng-course.png"></a>
                    </div>
                    <span>
                        En este curso se introduce al Machine Learning, no cuenta con ningún requisito previo (aunque conocimientos de Matlab, Cálculo y Álgebra Lineal vienen bien),
                        se toca Regresión Lineal, Regresión Logística, Redes Neuronales, Support Vector Machine, Clustering, Análisis de Componentes Principales, Sistemas de Recomendación...
                        El curso tiene una duración aproximada de 60 horas.
                    </span>
                </div>
            </div>

            <div>
                <div class="uk-card uk-card-default uk-card-body">
                    <span class="uk-text-large">Redes Neuronales</span>
                    <div class = "videoWrapper uk-margin">
                        <iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/videoseries?list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>
                    </div>
                    <span>
                        <a href="https://www.youtube.com/channel/UCYO_jab_esuFRV4b17AJtAw" target="_blank">3Blue1Brown</a> nos introduce en 4 vídeos (1 hora en total) a las redes neuronales, se puede ver de manera intuitiva sin usar demasidas matemáticas qué es una red neuronal, muy bien hecho desde un punto de vista gráfico y con una buena explicación.
                        Al final de estos 4 vídeos aprenderás qué es una red neuronal y cómo "aprenden" las redes neuronales...
                    </span>
                </div>
            </div>

            <div>
                <div class="uk-card uk-card-default uk-card-body">
                    <span class="uk-text-large">Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow</span>
                    <br>
                    <div class="uk-margin uk-thumbnail">
                        <img width="50%" src="img/homl.jpg" alt="">
                        <div class="uk-thumbnail-caption"><a href="https://www.amazon.es/Hands-Machine-Learning-Scikit-Learn-TensorFlow/dp/1492032646/ref=sr_1_1?__mk_es_ES=%C3%85M%C3%85%C5%BD%C3%95%C3%91&dchild=1&keywords=hands+on+machine+learning&qid=1627213557&sr=8-1" target="_blank">[Inglés]</a><a href="https://www.amazon.es/Aprende-Machine-Learning-Scikit-Learn-TensorFlow/dp/8441542643/ref=sr_1_1?dchild=1&qid=1627213567&refinements=p_27%3AAurelien+Geron&s=books&sr=1-1" target="_blank">[Español]</a></div>
                    </div>
                    <span>
                        Aurélien Géron, ex-lider del equipo de clasificación de vídeos de YouTube, nos trae una guía práctica de Machine Learning, incluye pocas matemáticas y se centra en explicar de manera intuitiva los algoritmos, requiere sentirse muy cómodo programando en Python.
                        La mitad del libro se centra en algoritmos tradicionales de Machine Learning y la otra mitad se centra en como aplicar Redes Neuronales.
                    </span>
                </div>
            </div>


        </div>


    </div>
    </div>
</body>

</html>