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Aplicacion de Algebra Lineal y matematica en machine Learning, Funciones con Matrices, Decomposicion de matrices, vectores, Convertir Imagenes en matrices por sus valores singulares, PCA, hasta encontrar el minimo valor donde sea reconocible

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Repaso de operaciones de Algebra lineal con python, usando vectores y matrices, Multiplicacion, Traspuesta, Suma, Representacion en el plano con Matplotlib.

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Conociendo el algoritmo de Viterbi , Naive Bayes, y librerias como STANZA para el etiquetado de palabras por categoria gramatical. Se hace una practica clasificando una serie de mails entre si es SPAM o no lo es, dependiendo de su contenido.

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API rest realizada en Java Spring , usando Spring boot, Asi como tambien Swagger para documentar la API , y usando conexion a base de datos PostgreSQL para persistir la data, posteriormente desplegada en Heroku. Toda la documentacion de clases, se realizo en HTML con Javadoc

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This script keeps watching a folder that the user established in CONFIG.JSON and is pending of all the files that pass through it to save them in subfolders filtered by type, can be Images , Audio, Videos.

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Backend para pagina almacenada en GithubPages , usando PostgreSQL como BBDD , y Java con Spring como lenguaje base, asi como Spring Data para manejo de las tablas de la base, y Spring Security para la parte de autenticacion por token, toda la app desplegada con heroku.

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Ejercicios y practicas realizadas para tutorias

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Analisis de datos y Estadistica, usando python, con librerias como Pandas, Sklearn, Seaborn, Tensorflow, Matplotlib, Bernoulli Norm Binom Expon Uniform de Scipy, Se tocan temas como distribuciones continuas y muestreales, Covarianza, Correlacion, Intervalos de confianza, limite Central, Regresion Lineal y Logistica, Arboles de decision.

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Pruebas con FastAPI

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Practicas realizadas en Datasets externos o de Sklearn, familiarizandose con herramientas de Machine Learning como tensorflow o el mismo sklearn , aplicando k-means, regresion logistica, regresion lineal, entre otros.

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Curso Introduccion a Docker

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Introduccion a herramientas de Machine Learning, resolviendo un problema de clasificacion de imagenes, construyendo un modelo. Usando herramientas como Pandas, Numpy, Torch, Pyplot y Sklearn

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