Machine Learning Aplicado Usando Python
Descripción
Desarrollar, implementar y validar modelos de aprendizaje máquina (MachineLearning): diseñar modelos predictivos de clasificación en problemas reales de salud,economía y empresa, implementar algoritmos de segmentación para análisis depoblaciones en diferentes aplicaciones y desarrollar modelos de predicción avanzadosde series temporales.
150 horas · Teleformación · con tutor. Formación bonificable para empresas vía FUNDAE.
Programa detallado
1. INTRODUCCIÓN AL CURSO
1.1. Introducción al Python
1.2. Librería de Python para Machine Learning.
1.3 Machine Learning. Introducción.
2. APRENDIZAJE SUPERVISADO
2.1. Definición y aplicaciones.
2.2 Medidas de rendimiento.
2.3 Modelos lineales
2.4 Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales.
2.5 Combinación de modelos. Random Forest.
3. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
3.1. Definición y aplicaciones.
3.2 Medidas de rendimiento.
3.3 Clustering. Tipos
3.4 Biclustering
3.5 Manifolds. Reducción de la dimensionalidad
3.6 Análisis de la cesta.
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