Para la elaboración tanto del material teórico como de los ejercicios prácticos se utilizaron como referencia, el material descrito a continuación:

• Página oficial del proyecto Tidymodels de Rstudio

• Tutoriales de Tidymodels

• Introduction to ML con Tidymodels de Allison Hill en la rstudio::conf 2020

• Tutoriales de Max Kuhn en la rstudio::conf 2017-2020- Repositorio

• Canal de Youtube de Julia Silge y el código en su blog personal

• Three reasons to use Tidymodels por Julia Silge en Youtube

• Tidymodels noRth Conference

• Book Machine Learning with R, tidyverse, and mlr

• Free book Hands on Machine Learning with R

• Useful R packages

• Introduction to Machine Learning

Material Extra

• Max Kuhn & Kjell Johnson. Feature Engineering

• Max Kuhn & Kjell Johnson. Applied Predictive Modeling

• Rstudio + Tensorflow Tutorials

• Data Science Cheatsheets

• Probability Cheatsheets

• CS 229 Machine Learning Stanford Cheatsheet

• CS 230 Deep Learning Stanford Cheatsheet

• CME 106 - Introduction to Probability and Statistics for Engineers

• CS 221 Artificial intelligence