¡Bienvenido, bienvenida viajera o viajero! En esta librería tienes los ejercicios de Machine Learning del curso ML Crash Course que son los que están en el Training
Los Notebooks son documentos producidos por la aplicación Jupyter Notebook, que contienen tanto código de programación (p. Ej., Python) como elementos de texto enriquecido (párrafo, ecuaciones, figuras, enlaces, etc.). Los Notebooks son tanto documentos legibles por humanos que contienen la descripción del análisis y los resultados (figuras, tablas, etc.) como documentos ejecutables que se pueden ejecutar para realizar análisis de datos.
Estos Notebooks contienen ejercicios usados en el ML Crash Course y en el Training Si bien puedes explorar los ejemplos sin seguir el tutorial, se recomienda revisar las instrucciones a detalle.
- Si no entiendes inglés, puedes hacer uso de cualquier herramienta de traducción.
- Haz Fork a este repositorio.
- Esto te permitirá guardar los ejercicios que hagas en tu propia cuenta de GitHub y añadirles el botón "Open in Colab" para que los puedas ejecutar con un solo clic
- Ve a Colab.
- Ve a la pestaña de GitHub.
- Si te pide iniciar sesión o dar permisos de accesos los brindas.
- Vas a un ejercicio de los que están numerados. Por ejemplo: 01. Introduction to Jupyter Notebooks and Data - Python.ipynb
- Copias la URL la pegas en la barra de busqueda y das en el botón de busqueda (Lupa negra del lado derecho).
- Reposiorio de nube <- Importante acceder a este
- Tablero de Miro sobre Machine Learning y ejemplo con Netflix
- Más información sobre Colab
- Netflix: Una pequeña vista a la compleja tecnología detrás del servicio más popular de streaming
- Comunicalas en el canal de dudas de la comunidad solo Producción II