Programa del Curso

Fundamentos de Machine Learning

  • Introducción a Machine Learning conceptos y flujos de trabajo
  • Aprendizaje supervisado vs. aprendizaje no supervisado
  • Evaluación de modelos de aprendizaje automático: métricas y técnicas

Métodos bayesianos

  • Bayes ingenuo y modelos multinomiales
  • Análisis de datos categóricos bayesianos
  • Modelos gráficos bayesianos

Técnicas de regresión

  • Regresión lineal
  • Regresión logística
  • Modelos lineales generalizados (GLM)
  • Modelos mixtos y modelos aditivos

Reducción de dimensionalidad

  • Análisis de componentes principales (PCA)
  • Análisis Factorial (FA)
  • Análisis de componentes independientes (ICA)

Métodos de clasificación

  • K-Vecinos más cercanos (KNN)
  • Máquinas de vectores de soporte (SVM) para regresión y clasificación
  • Modelos de impulso y ensamble

Neural Networks

  • Introducción a las redes neuronales
  • Aplicaciones del aprendizaje profundo en clasificación y regresión
  • Entrenamiento y ajuste de redes neuronales

Algoritmos y modelos avanzados

  • Modelos Ocultos de Markov (HMM)
  • Modelos de espacio de estados
  • Algoritmo EM

Técnicas de agrupamiento

  • Introducción al clustering y al aprendizaje no supervisado
  • Algoritmos de agrupación populares: K-Means, agrupación jerárquica
  • Casos de uso y aplicaciones prácticas de la agrupación en clústeres

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de estadística y análisis de datos
  • Programming experiencia en R, Python u otros lenguajes de programación relevantes

Audiencia

  • Científicos de datos
  • Estadísticos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

Testimonios (5)

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