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Universitario Videojuego

Reducción de dimensionalidad

Esta lección es importante porque… A continuación vamos explicando las distintas secciones de esta lección… SE PODRÍA AÑADIR UNA ÚLTIMA LECCIÓN DE APRENDIZAJE PROFUNDO: Autoencoders, embeddings, clustering en espacio latente Sobre REDES NEURONALES: son una familia de modelos (como los árboles de decisión o los SVM) y por lo tanto se pueden usar aquí: autoencoders. […]

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Agrupamiento

Esta lección es importante porque… A continuación vamos explicando las distintas secciones de esta lección… ( -o sin etiquetas- se podría llamar Descubrimiento… aunque las aplicaciones vayan aparte EN CADA TEMA PODEMOS HABLAR DE LAS APLICACIONES MÁS HABITUALES PARA ESE PARADIGMA: clustering, métodos de mezclas y detección de anomalías… recomendación, segmentación y minería de datos); […]

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Redes neuronales artificiales

Esta lección es importante porque… A continuación vamos explicando las distintas secciones de esta lección… Sobre REDES NEURONALES: son una familia de modelos (como los árboles de decisión o los SVM) y por lo tanto se pueden usar aquí: clasificación con CNN. Dentro de las redes neuronales hay un subconjunto de modelos a los que […]

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Evaluación, optimización y ensamblados

Esta lección es importante porque… A continuación vamos explicando las distintas secciones de esta lección… IRLO CONTANDO GRADUALMENTE, TRAS VER REGRESIÓN LINEAL O ASÍ, EMPIEZA A HABLAR DE ESTAS COSAS:Optimización, Evaluación y Selección de Modelos – Es una fase transversal crítica para garantizar que los modelos funcionen correctamente en entornos reales. Aborda el análisis de […]

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Modelos no lineales

Esta lección es importante porque… A continuación vamos explicando las distintas secciones de esta lección… Más información Para complementar es recomendable consultar otros documentos.

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Modelos lineales y probabilísticos

Esta lección es importante porque… A continuación vamos explicando las distintas secciones de esta lección… Más información Para complementar es recomendable consultar otros documentos.

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Regresión y clasificación

Esta lección es importante porque… A continuación vamos explicando las distintas secciones de esta lección… -con etiquetas-.. tampoco sabía si llamarlo Modelos -que es más general- o Predicción), lo típico es contar Clasificación y Regresión; Árboles de decisión, SVMs, clasificadores bayesianos y métodos basados en instancias como k-NN. Aquí ya estamos hablando de modelado, dentro […]

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Flujo de procesamiento y ciclo de vida

Esta lección es importante porque… A continuación vamos explicando las distintas secciones de esta lección… Metodología CRISP-DM? (es una metodología concreta de minería) Aprendizaje automático (o Machine Learning) moderno:¿A qué se refieren?¿Quizá Data Science para videojuegos, los datos que se generan típicamente, cómo hacer telemetría, que son los KPIs (explica DAU, MAU, Retención, ARPU, ARPPU…)?Explicar […]

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Análisis exploratorio y visualización

Esta lección es importante porque… A continuación vamos explicando las distintas secciones de esta lección… Más información Para complementar es recomendable consultar otros documentos.

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Preprocesado y transformación

En esta lección se asume que contamos ya con datos correctos (hasta cierto punto) y ahora la tarea consiste es prepararlos para que los algoritmos puedan trabajar con ellos. Aunque bibliotecas como Scikit-Learn (alias Sklearn) son famosas por sus modelos predictivos, esta tiene un módulo excelente de preprocesamiento (sklearn.preprocessing). Para practicar con Python, en este […]