ADEN-ML101: Curso Práctico de Machine Learning

Este repositorio contiene el material de apoyo, lecturas y laboratorios prácticos para el curso Machine Learning 101.
El curso sigue un enfoque 90% práctico, apoyado en Google Colab y GitHub para la gestión de versiones.

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Objetivos

• Comprender los fundamentos del Machine Learning y sus aplicaciones.
• Diferenciar entre aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Implementar modelos de regresión, clasificación y ensambles.
• Evaluar métricas, evitar el overfitting y aplicar optimización de modelos.
• Desarrollar un proyecto de Machine Learning de principio a fin.

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Sesiones y Materiales

Sesión	Tema	Lectura Fundamental	Módulo de Google	Laboratorio
1	¿Qué es el ML?	"The Bitter Lesson"	Problem Framing	Cap. 1: Panorama ML
2	Sistemas y Datos	Data-Centric AI	Preparación de datos	Cap. 2: Proyecto ML
3	Supervisado vs. No Supervisado	"Autonomous Machine Intelligence"	Clustering	Cap. 9: Unsupervised
4	Ingeniería de Características	"Word2Vec"	Feature Engineering	Cap. 13: Preprocesamiento
5	Introducción a Scikit-Learn	"Scikit-learn: Machine Learning in Python"	Crash Course ML	Cap. 2: Proyecto ML
6	Modelos de Regresión	"An Introduction to Statistical Learning" (Cap. 3)	Crash Course ML - Regresión	Cap. 4: Regresión Lineal
7	Clasificación	"Nearest neighbor pattern classification"	Clasificación de imágenes	Cap. 3: Clasificación
8	Árboles de Decisión	"Random Forests", "XGBoost"	Decision Forests	Cap. 6: Árboles, Cap. 7: Ensambles
9	Métricas de Evaluación	"Precision-Recall vs ROC"	Testing & Debugging	Cap. 3: Métricas
10	Overfitting y Validación	"Dropout"	Generalización	Cap. 2: Cross-Validation
11	Optimización	"Adam", "Bayesian Optimization"	Producción ML	Cap. 2: GridSearchCV

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Requisitos

• Computadora con Python 3.9+ instalado.
• Navegador para usar Google Colab.
• Cuenta de GitHub para clonar y versionar el repo.
• Conocimientos básicos de programación en Python.

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Cómo usar este repositorio

1. Clona el repo:

   git clone https://github.com/gonzalezulises/ADEN-ML101.git
   cd ADEN-ML101