Ventajas, desventajas y fuentes de ML.NET - Tutorial de C#

Contenido

• Introducción Introducción

  • Presentación del curso “C#: Creación de una app con machine learning”

    1 min 6 s
• 1. Bases teóricas de Machine Learning 1. Bases teóricas de Machine Learning

  • Qué es Machine Learning

    1 min 51 s
  • (Bloqueado)
    Breve historia del Machine Learning

    3 min 37 s
  • (Bloqueado)
    Diferencias entre Machine Learning, Big Data, IA

    2 min 26 s
  • (Bloqueado)
    Proceso del Machine Learning

    4 min 57 s
  • (Bloqueado)
    Aplicaciones del Machine Learning

    3 min 35 s
  • (Bloqueado)
    Consideraciones al utilizar Machine Learning

    2 min 42 s
• 2. Algoritmos empleados en Machine Learning 2. Algoritmos empleados en Machine Learning

  • (Bloqueado)
    Clasificación de algoritmos empleados en Machine Learning

    4 min 15 s
  • (Bloqueado)
    Machine Learning y el aprendizaje supervisado

    5 min 53 s
  • (Bloqueado)
    Aprendizaje no supervisado en Machine Learning

    2 min 47 s
  • (Bloqueado)
    Aprendizaje reforzado (RL) en Machine Learning

    3 min 3 s
• 3. Uso de la tecnología ML.NET 3. Uso de la tecnología ML.NET

  • Qué es ML.NET

    1 min 41 s
  • (Bloqueado)
    Componentes de ML.NET Core

    1 min 8 s
  • (Bloqueado)
    Ventajas, desventajas y fuentes de ML.NET

    3 min 15 s
• 4. Aplicación de clasificación de sentimientos con ML.NET 4. Aplicación de clasificación de sentimientos con ML.NET

  • Proceso para el desarrollo de ML.NET

    2 min 35 s
  • (Bloqueado)
    Requerimientos iniciales de Machine Learning con ML.NET

    3 min 34 s
  • (Bloqueado)
    Creación de aplicación de consola en VS

    4 min 33 s
  • (Bloqueado)
    Configuraciones y código inicial para Machine Learning

    6 min 1 s
• 5. Desarrollo de aplicación de clasificación de sentimientos 5. Desarrollo de aplicación de clasificación de sentimientos

  • (Bloqueado)
    Análisis del problema dentro de Machine Learning

    2 min 5 s
  • (Bloqueado)
    Recolección de datos en la aplicación

    4 min 28 s
  • (Bloqueado)
    Entrenamiento y predicción del modelo con ML.NET

    7 min 19 s
  • (Bloqueado)
    Evaluación del modelo dentro de Machine Learning

    5 min 34 s
  • (Bloqueado)
    Revisión de resultados con Machine Learning

    2 min 22 s
  • (Bloqueado)
    Reto sobre predicción y Machine Learning

    51 s
  • (Bloqueado)
    Solución del reto de predicción y Machine Learning

    4 min 30 s