Programa del Curso

Conceptos Avanzados de Machine Learning

Proyecto Final

Introducción a Machine Learning y Google Colab

Flujo de Trabajo del Proyecto de Machine Learning

Temas Especiales en Machine Learning

Resumen y Próximos Pasos

Supervised Learning con Scikit-learn

Técnicas de Unsupervised Learning

  • Algoritmos de agrupamiento
  • Reducción de dimensionalidad
  • Aprendizaje de reglas de asociación
  • Preprocesamiento de datos
  • Selección del modelo
  • Implementación del modelo
  • Definición de la declaración del problema
  • Recolección y limpieza de datos
  • Entrenamiento y evaluación del modelo
  • Ingeniería de características
  • Ajuste de hiperparámetros
  • Interpretabilidad del modelo
  • Redes neuronales y aprendizaje profundo
  • Máquinas de vectores soporte
  • Métodos de ensamble
  • Visión general del aprendizaje automático
  • Configuración de Google Colab
  • Repaso de Python
  • Modelos de regresión
  • Modelos de clasificación
  • Evaluación y optimización del modelo

Requerimientos

Público Objetivo

  • Entendimiento de conceptos básicos de programación
  • Experiencia con Python programming
  • Familiaridad con conceptos estadísticos básicos
  • Científicos de datos
  • Desarrolladores de software
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

Testimonios (2)

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