Machine learning

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Deep learning es un tipo especial de machine learning. Así que para enterder el deep learning bien, hay tener un buen entendimiento de que es machine lerning. En este capítulo repasaremos los fundamentos del machine learning.

  1. Algoritmos de aprendizaje ¿Qué es un algoritmo de machine learning? (Spoiler: aprender de los datos). Y veremos un ejemplo: regresión lineal.

  2. Capacity, Overfitting and Underfitting Después aprenderemos a que los algoritmos generalicen, es decir, ajustarse bien a nuevos datos nunca vistos y no solo aprender los datos que tenemos

  3. Hyperparameters and Validation Sets

  4. Estimators, Bias and Variance

  5. Maximum Likelihood Estimation

  6. Bayesian Statistics

  7. Supervised Learning Algorithms

  8. Unsupervised Learning Algorithms

  9. Stochastic Gradient Descent

  10. Building a Machine Learning Algorithm

  11. Challenges Motivating Deep Learning