Programa del Curso

Introducción a la aplicación Machine Learning

  • Aprendizaje estadístico vs. aprendizaje automático
  • Iteración y evaluación
  • Equilibrio entre sesgo y varianza

Aprendizaje automático con Python

  • Elección de bibliotecas
  • Herramientas complementarias

Regresión

  • Regresión lineal
  • Generalizaciones y no linealidad
  • Ejercicios

Clasificación

  • Repaso bayesiano
  • Bayes ingenuo
  • Regresión logística
  • K-Vecinos más cercanos
  • Ejercicios

Validación cruzada y remuestreo

  • Enfoques de validación cruzada
  • Bootstrap
  • Ejercicios

Aprendizaje no supervisado

  • Agrupación en clústeres de K-means
  • Ejemplos
  • Desafíos del aprendizaje no supervisado y más allá de K-means

Requerimientos

Conocimiento de Python lenguaje de programación. Se recomienda estar familiarizado con la estadística y el álgebra lineal.

 14 horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (5)

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