Retos de Fundamentos de Machine Learning

Los retos de Fundamentos de Machine Learning te sitúan en el centro del trabajo de convertir datos en bruto en modelos que aguantan. Desarrollarás habilidades en Aprendizaje Supervisado, Clasificación y Regresión y Feature Engineering, y luego validarás tu trabajo con División Train/Test y Validación Cruzada en scikit-learn.

A partir de ahí abordarás los temas más complejos — Ajuste de Hiperparámetros, Ensembles de Árboles, Calibración de Modelos y Selección de Modelos bajo Restricciones de Negocio — avanzando hacia el Ajuste de Modelos en Producción y los Pipelines de Features como lo hacen los equipos reales de ML. Cada reto que resuelvas te otorga una credencial verificada para mostrar a los reclutadores.