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Este Webinar es la segunda parte de la serie "Data Science con Kaggle", donde veremos la optimización y el tuneado de parámetros de Machine Learning. Además, también participaremos en una competición de regresión y en otra de reconocimiento de imágenes en vivo con redes neuronales. Los trabajos, como siempre, serán compartidos en un repositorio en Github.
El único requisito que se pide, además de ver y seguir los pasos del Webinar anterior, es tener:
- Conocimientos de técnicas de optimización de modelos de Machine Learning con Scikit-Learn.
- Saber utilizar las diferentes librerías de Python, (ej. Pandas y Numpy).
- Técnicas de preprocesamiento y manipulación de los datos.
- Visualización e interpretación de insights con Matplotlib y Seaborn.
- Imputaciones de los missing values en sus diferentes técnicas.
- Representación de los resultados de machine learning, confusion matrix, multiclases, etc.
- Subida y mejora de los resultados en la competición.
Si os perdisteis este evento, ¡no os preocupéis! En el vídeo que encontraréis a continuación podréis visualizar el webinar.
¿Quién es el ponente?
Marco Russo
Consultor y Especialista en Data & Machine Learning, Business Analytics y Visualización de datos en Paradigma Digital, con más de 7 años de experiencias en diferentes sectores y clientes, además profesor para importantes escuelas de negocios y colaborador en la Universitat Oberta de Catalunya. Especializado en data mining, optimización de modelos y machine learning en área del Marketing, Retail y Banca-Finanzas entre otras. Cuando no estoy jugando con IoT, datos y robótica, dedico el tiempo con mi familia y a mi deporte favorito, bici de carretera.
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