🤖 Machine Learning Engineer - Apuntes y Recursos

Repositorio personal de apuntes, implementaciones y recursos para Machine Learning y Deep Learning

📚 Tabla de Contenidos

🎯 Machine Learning

• Aprendizaje Supervisado

  • Regresión

    • 📈 Regresión Lineal - Conceptos básicos y implementación
    • 📊 Regresión Lineal Múltiple - Variables múltiples
    • 🔄 Regresión Polinomial - Relaciones no lineales

  • Clasificación

    • 🎲 Regresión Logística - Clasificación binaria y multiclase
    • 🔍 K-Nearest Neighbors (KNN) - Clasificación por proximidad
    • 🧠 Perceptrón - Fundamentos de redes neuronales

• Aprendizaje No Supervisado

  • 🎯 K-Means Clustering - Agrupamiento de datos
  • 📉 Análisis de Componentes Principales (PCA) - Reducción de dimensionalidad
  • 🔗 Clustering Jerárquico - Dendrogramas y agrupamiento

• Aprendizaje por Refuerzo

  • 🎮 Q-Learning - Algoritmos básicos de RL

🧠 Deep Learning

• Fundamentos

  • ⚡ Gradient Descent - Optimización y backpropagation
  • 🕸️ Redes Neuronales - Perceptrón multicapa y arquitecturas básicas

• Redes Neuronales Convolucionales (CNN)

  • 🖼️ CNN Básicas - Convolución, pooling y arquitecturas
  • 🏗️ AlexNet - Arquitectura clásica de CNN
  • 🔥 ResNet - Redes residuales y skip connections

• Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

  • 📝 NLP Básico - Preprocesamiento y técnicas fundamentales
  • 🤗 Hugging Face - Transformers y modelos preentrenados

🚀 Proyectos Prácticos

• 📊 Análisis Exploratorio de Datos - Técnicas de visualización y análisis
• 🏠 Predicción de Precios de Casas - Proyecto end-to-end de regresión
• 🖼️ Clasificación de Imágenes - CNN para clasificación
• 💬 Análisis de Sentimientos - NLP aplicado

📖 Recursos y Referencias

• 📚 Libros Recomendados
• 🔗 Enlaces Útiles
• 📝 Cheat Sheets
• 🛠️ Herramientas y Librerías

📊 Datasets

• Datasets utilizados en los notebooks y proyectos
• Scripts de descarga y preprocesamiento

🛠️ Configuración del Entorno

Requisitos

pip install -r requirements.txt

Estructura del Proyecto

machine-learning-engineer/
├── machine_learning/          # Algoritmos de ML tradicional
├── deep_learning/            # Redes neuronales y DL
├── projects/                 # Proyectos prácticos completos
├── resources/               # Recursos de aprendizaje
├── data/                   # Datasets y datos
├── notebooks/              # Notebooks experimentales
└── utils/                  # Funciones auxiliares

📝 Cómo Usar Este Repositorio

1. Para Aprender: Navega por los directorios temáticos y sigue los notebooks en orden
2. Para Referenciar: Usa la tabla de contenidos para encontrar implementaciones específicas
3. Para Practicar: Explora los proyectos prácticos en la carpeta projects/
4. Para Contribuir: Añade tus propios notebooks y mejoras

🎯 Objetivos de Aprendizaje

• Dominar algoritmos fundamentales de Machine Learning
• Implementar redes neuronales desde cero
• Completar proyectos end-to-end
• Mantenerse actualizado con las últimas técnicas
• Construir un portafolio sólido de ML/DL

📈 Progreso

Área	Notebooks	Proyectos	Estado
ML Supervisado	6/10	2/5	🟡 En progreso
ML No Supervisado	0/5	0/3	🔴 Pendiente
Deep Learning	4/8	1/4	🟡 En progreso
NLP	1/6	0/3	🔴 Pendiente

🤝 Contribuciones

Este es un repositorio personal de aprendizaje, pero las sugerencias y mejoras son bienvenidas a través de issues.

📄 Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT - ver el archivo LICENSE para más detalles.

---

⭐ ¡No olvides dar una estrella si este repositorio te resulta útil!