Machine Learning Crash Course

Welcome to the Machine Learning Crash Course repository! This course is designed as a hands-on introduction to the fundamentals of machine learning. It covers essential algorithms, concepts, and techniques needed to get started with ML. Through practical exercises and examples, you'll learn how to build and apply basic machine learning models.

Features

• Interactive Jupyter Notebooks: Step-by-step lessons to guide you through each topic.
• Fundamental Algorithms: Overview of core algorithms, such as linear regression, classification, and clustering.
• Hands-On Exercises: Practical examples to reinforce learning and build foundational skills.
• Real-World Applications: See how machine learning can solve problems across different domains.

Getting Started

1. Clone the repository:

   git clone https://github.com/Andnog/Machine-Learning-Course.git

2. Install required packages:

   pip install -r requirements.txt

3. Open Jupyter Notebook to begin:

   jupyter notebook

Contents

1. Introduction: Basic concepts and overview of machine learning.
2. Supervised Algorithms: Techniques for regression and classification.
3. Unsupervised Algorithms: Clustering, dimensionality reduction, and exploratory analysis.
4. Performance Improvement: Methods to fine-tune models and improve accuracy.
5. Automation: Tools and techniques to streamline workflows.
6. Deep Learning: Basics of neural networks and deep learning applications.

Prerequisites

• Basic understanding of Python programming.
• Familiarity with data analysis tools like pandas and NumPy is helpful but not required.

License

This project is licensed under the MIT License. See the LICENSE file for details.

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Curso Rápido de Machine Learning

¡Bienvenido al repositorio del Curso Rápido de Machine Learning! Este curso está diseñado como una introducción práctica a los fundamentos del aprendizaje automático. Cubre los algoritmos, conceptos y técnicas esenciales necesarios para comenzar con ML. A través de ejercicios y ejemplos prácticos, aprenderás a construir y aplicar modelos básicos de aprendizaje automático.

Características

• Notebooks Interactivos de Jupyter: Lecciones paso a paso que te guiarán por cada tema.
• Algoritmos Fundamentales: Descripción de algoritmos clave, como regresión lineal, clasificación y clustering.
• Ejercicios Prácticos: Ejemplos prácticos para reforzar el aprendizaje y construir habilidades básicas.
• Aplicaciones Reales: Observa cómo el aprendizaje automático puede resolver problemas en diferentes áreas.

Comenzando

1. Clona el repositorio:

   git clone https://github.com/Andnog/Machine-Learning-Course.git

2. Instala los paquetes necesarios:

   pip install -r requirements.txt

3. Abre Jupyter Notebook para comenzar:

   jupyter notebook

Contenidos

1. Introducción: Conceptos básicos y visión general de machine learning.
2. Algoritmos Supervisados: Técnicas de regresión y clasificación.
3. Algoritmos No Supervisados: Clustering, reducción de dimensionalidad y análisis exploratorio.
4. Mejora de Rendimiento: Métodos para ajustar modelos y mejorar la precisión.
5. Automatización: Herramientas y técnicas para optimizar flujos de trabajo.
6. Deep Learning: Fundamentos de redes neuronales y aplicaciones de deep learning.

Prerrequisitos

• Conocimiento básico de programación en Python.
• Familiaridad con herramientas de análisis de datos como pandas y NumPy es útil, pero no obligatorio.

Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT. Consulta el archivo LICENSE para más detalles.