Fundamentos Avanzados de Matemáticas para Machine Learning

Bienvenidos al curso Fundamentos avanzados de ML

Anteriormente, en fundamentos de ML

Introducción

El repositorio GitHub del curso

Cómo sacarle el máximo partido al curso

Tu cuaderno para tomar notas online sobre el curso

Estructuras de Datos y Algoritmos

Una breve historia de los datos

Una breve historia de los algoritmos

Aplicaciones de estructuras de datos y algoritmos en ML

Orden de Complejidad: Notación "Big O"

Ficheros de código y Google Colab

Orden de Complejidad: Tiempo Constante

Orden de Complejidad: Tiempo Lineal

Orden de Complejidad: Tiempo Polinómico

Tiempos de ejecución comunes y más sobre la notación 'Big O'

Ejercicios de Notación 'Big O'

Estructuras de Datos: Listas y Diccionarios

Notación Matemática: Postfix, Infix y Prefix

Listas

Arrays o Matrices

Listas Enlazadas y Doblemente Enlazadas

Stacks o Pilas

Queues o Colas y Deques

Implementación de pilas en Python

Practica las estructuras de datos en Python

Solución a la implementación de estructuras de datos en Python

Búsqueda y ordenación

Búsqueda Binaria

Algoritmo de la Burbuja

Merge Sort

Quick Sort

Resumen de Algoritmos de ordenación

Mapas o Diccionarios

Conjuntos

Hashing

Colisiones en el Hashing

Factor de Carga

Hash Maps y String Keys

La tabla ASCII

Ejercicios de hash maps

Hashings en Machine Learning

Ejercicios Finales de Listas y Diccionarios

Estructuras de Datos: Árboles y Grafos

Árboles

Árboles de decisión

Jack y Rose en el titanic (parte 2)

Ejercicios de árboles de decisión

Bosques aleatorios

Clasificación de flores con bosques aleatorios en Python

Ejercicios de Bosques Aleatorios

Árboles de Decisión Gradient-Boosted

XGBoost en acción

Ejemplos de Catboost

Ejercicios de Gradient Boosting

Otros conceptos de árboles

Grafos o Redes

Grafos dirigidos

Grafos acíclicos dirigidos (DAG)

Tensorboard

Más allá de los grafos

Donde todo confluye

Enfoque estadístico de la regresión

Machine/Deep Learning vs Estadística Frecuentista

El Descenso del Gradiente

Funciones objetivo o Criterios

El problema de medir el error en la predicción

Error Absoluto Medio

Error Cuadrático Medio

Minimización del coste con descenso de gradiente

Grafos acíclicos dirigidos en regresión lineal

Minimización del Costo con Descenso de Gradiente

Puntos críticos explicados

Puntos críticos en Python

Puntos críticos en espacios de dimensión superior

Mínimos globales vs locales

Descenso de gradiente estocástico (SGD)

Programación del ratio de aprendizaje

Tipos de programación del ratio de aprendizaje

Ascenso por gradiente

Optimización elegante en Machine Learning

Grafo Dirigido Acíclico de capa neuronal densa

Matrices jacobianas

Optimización de segundo orden

Matriz Hessiana

Momentos e impulso de Nesterov en ML

Optimizadores adaptativos

Optimizadores adaptativos (avanzado)

Trucos para elegir el optimizador adecuado

¿Qué es lo siguiente para ti?

Actividad Práctica: Optimización de un Modelo de Red Neuronal con Diferentes Optimizadores

Proyecto Final de Curso

Hemos terminado una aventura juntos, ¡pero vamos a por la siguiente!

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