Hola! Aquí Malcolm Di Pietro 👋
En este repositorio encontrarán modelos de Machine Learning aplicando técnicas de clasificación, regresión y clusterización con Python, lenguaje ampliamente utilizado para ciencia de datos y otras industrias.
Los modelos serán presentados en archivos ‘ipynb’ de Jupyter Notebook que contienen el código en cuadernos, y sus respectivas fuentes de datos para su libre reutilización.
Para el desarrollo, se utilizarán frecuentemente las librerías:
Pandas: para el análisis y manipulación de datos.
Numpy: para la creación y manipulación eficiente de arrays y matrices, simplificando cálculos complejos.
Scikit-learn: herramienta fundamental para el aprendizaje automático, ofrece una amplia gama de algoritmos para tareas como clasificación, regresión, clustering y reducción de dimensionalidad.
Matplotlib: permite crear una amplia variedad de gráficos, como trazados, histogramas, diagramas de barra y otros tipos de visualizaciones con solo unas pocas líneas de código.
También serán utilizadas:
- Seaborn
- Scipy
- Plotly
- Gensim
- Joblib
- NetworkX
- Scrapy
- Keras
- Tensorflow
