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Universitario Videojuego

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 […]

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Adquisición, limpieza y calidad

Esta lección es importante porque la Minería de Datos podría ser de por sí una asignatura entera. En esta lección no se trata sólo de obtener los datos, sino de poder garantizar su máxima fiabilidad, su máxima calidad, esto es: que representen la realidad de la forma más fidedigna posible. Adquisición Lo primero es conocer […]