MACHINE LEARNING CON PYTHON: MODELOS, DATOS Y RESULTADOS
150 horas
Descripción
En este curso el participante aprenderá a desarrollar, implementar y validar modelos de aprendizaje máquina (Machine Learning): diseñar modelos predictivos de clasificación en problemas reales de salud, economía y empresa, implementar algoritmos de segmentación para análisis de poblaciones en diferentes aplicaciones y desarrollar modelos de predicción avanzados de series temporales.
Objetivos
– Desarrollar, implementar y validar modelos de aprendizaje máquina (Machine Learning).
– Diseñar modelos predictivos de clasificación en problemas reales de salud, economía y empresa.
– Implementar algoritmos de segmentación para análisis de poblaciones en diferentes aplicaciones.
– Desarrollar modelos de predicción avanzados de series temporales.
Contenidos
Unidad 1. Introducción al curso
– Introducción al Python.
– Librería de python para Machine Learning.
– Machine learning. Introducción.
Unidad 2. Aprendizaje supervisado
– Definición y aplicaciones.
– Medidas de rendimiento.
– Modelos lineales.
– Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales.
– Combinación de modelos. Random Forest.
Unidad 3. Aprendizaje no supervisado
– Definición y aplicaciones.
– Medidas de rendimiento.
– Clustering. Tipos.
– Biclustering.
– Manifolds. Reducción de la dimensionalidad.
– Análisis de la cesta.
Destinatarios
Titulación
Reseñas
Anotaciones
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