La educación bilingüe sigue ganando terreno como una de las opciones más demandadas por las familias en España. Durante 2025, esta tendencia se afianza aún
Con casi dos décadas a sus espaldas, la enseñanza de materias en idiomas extranjeros adolece de falta de recursos y se nutre del voluntarismo de los profesores
En este video te enseño como calcular y comparar tres métricas de errores: - MSE (error cuadrado medio) - MAD (error absoluto promedio) - MAPE (error porcentual medio)
En el minuto 2:22 iniciamos con el cálculo de los errores.
En el contexto de clasificadores de aprendizaje de máquina, este video explica métricas para evaluarlos calculadas a partir de los verdaderos positivos, verdaderos negativos, falsos positivos y falsos negativos (que conforman la matriz de confusión). Las métricas explicadas son Precision, Accuracy, Recall y F1 score. Además, se presenta cómo evaluar vía programación a los clasificadores usando Scikit-Learn de Python.
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ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado.
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2022, 20 de Agosto). Métricas para Clasificadores de Machine Learning: Matriz de Confusión, Precision, Accuracy, Recall, F1 [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video]
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Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender:
1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.
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Índice del Video:
0:00 Introducción 0:39 Matriz de confusión 5:17 Accuracy 6:07 Precision y Recall 7:49 F1 score 8:53 Métricas con Scikit-Learn 17:12 Clasificadores hipotéticos
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This Machine Learning Full Course 2025 by Simplilearn offers a structured learning path for beginners and professionals looking to deepen their expertise. The journey starts with Machine Learning Basics, followed by an exploration of What is Machine Learning and its connection to Deep Learning. A comprehensive ML tutorial then introduces key algorithms like K-Nearest Neighbors (KNN), Linear Algebra for ML, and Q-Learning. The course also covers LLM Benchmarking, Stable Diffusion, and Hugging Face, crucial for working with AI models. More advanced topics include Reinforcement Learning, Meta's latest Lama 3.2, Confusion Matrix analysis, and LSTMs. Practical knowledge is reinforced through Machine Learning Projects and insights into Agentic AI and AI monetization strategies. Finally, the course wraps up with Machine Learning Interview Questions, ensuring learners are well-prepared for real-world applications and job opportunities.
Following are the topics covered in the Machine Learning Full Course 2025:
00:00:00 - Introduction to Machine Learning Full Course 01:01:30 - Machine Learning Tutorial 01:13:56 - Machine Learning Roadmap in 2025 01:42:41 - Linear Algebra for Machine Learning 02:14:25 - KNN Tutorial 02:21:24 - Deep Learning 02:49:24 - Machine Learning Tutorial 07:16:29 - Reinforcement Learning 08:06:49 - Hugging face 08:15:42 - LLM Benchmarkeing 08:29:18 - Run LLM Models Locally 08:35:30 - LSTM 08:46:05 - Stable diffusion tutorial 08:54:23 - Meta New Lama 3.2 09:12:34 - Confusion Matrix Machine Learning 09:13:24 - Q Learning 09:35:39 - Machine Learning Projects 10:05:28 - Machine Learning Interview Questions ✅Subscribe to our Channel to learn more about the top Technologies: https://bit.ly/2VT4WtH ✅Subscribe to our Channel to learn more about the top Technologies: https://bit.ly/2VT4WtH
This Artificial Intelligence Engineer course Created in partnership with IBM, this course introduces students to blended learning and prepares them to be AI and Data Science specialists. In Armonk, New York, IBM is a significant cognitive service and integrated cloud solution firm that provides many technology and consulting solutions.
IBM is a leader in AI and Machine Learning technology verticals for 2021. This AI masters course will prepare students for Artificial Intelligence and Data Analytics careers.
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“Yo me siento muy feliz porque yo hace mi proyecto”, dice un pequeño estudiante rubio de tercer grado, sentado en la alfombra. “Hice mi proyecto”, corrige la profesora María Lomeli a través de un micrófono conectado a unos altavoces situados a un lado de los que se encuentran reunidos. Es un comienzo tranquilo de
Después de prohibir la educación bilingüe en 1998, los votantes de California la restablecieron hace ocho años. Las escuelas todavía están tratando de reconstruir sus programas.
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2022, 3 de Enero). Las Mejores Métricas para Evaluar Modelos de Regresión con Scikit-Learn: R2, MSE, RMSE, MAE y otras [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video].
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ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado.
Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender:
1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.
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Este video explica seis (6) de las mejores métricas para evaluar modelos de regresión. Estas métricas de regresión son calculadas a partir de los residuos (es decir, la diferencia entre el valor verdadero y el predicho). Las métricas explicadas son Error absoluto máximo, Error absoluto medio (MAE), Error cuadrático medio (MSE), Suma de los cuadrados de los residuos (RSS), Raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE), y el coeficiente de determinación o R2. Además, se presenta cómo calcular las métricas de regresión usando Scikit-Learn de Python.
Índice del Video:
0:00 Qué es un modelo de regresión 3:48 Error absoluto máximo 8:08 Error absoluto medio (MAE) 9:35 Error cuadrático medio (MSE) 12:00 Suma de los cuadrados de los residuos (RSS) 13:08 Raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE) 15:30 Coeficiente de determinación o R2
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En este video aprenderás las métricas de evaluación: accuracy, matriz de confusión, precisión, recall, f1-score. Primero aplicándolas a un problema de clasificación binaria con el dataset make_moons de scikit-learn tanto para datos balanceados como desbalanceados, después con un problema de clasificación multiclase utilizando el dataset wine. Datasets: make moons de scikit-learn y wine. Suscríbete: https://www.youtube.com/channel/UCTpcZMHrqzBSrPa9bEbANDw?sub_confirmation=1
00:00 Métricas de evaluación 03:30 Clasificación binaria con datos balanceados 18:05 Clasificación multiclase parte 1 19:25 Clasificación binaria con datos desbalanceados 22:10 Clasificación multiclase parte 2
En este vídeo te explico los tipos de aprendizaje que existen en aprendizaje automático o machine learning. Hablo sobre el aprendizaje supervisado , el no supervisado, el semi supervisado y el aprendizaje por refuerzo 🐶.
¿Cada vez tienes más alumnos con dificultades?¿Te cuesta mantener la atención en el aula? ¿No sabes lo que hacer para hacer tus clases resulten más atractivas para tus alumnos? ¿No crees que la educación debe acercarse al mundo real? Unimos experiencias de aula, creatividad y aprender haciendo: la emoción en estado puro que hace de tu clase un lugar donde tus alumnos quieran ir a emocionarse aprendiendo. Sólo aprendemos aquello que nos hace sentir. Aunque lo sabíamos, hoy lo respalda científicamente la neuroeducación. ¿No sientes curiosidad?, y tú, ¿qué es lo que vas a hacer? Un mar en calma nunca hizo a un capitán experto. ¿Te atreves a acompañarnos?
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