Machine Learning aplicado usando Python
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.
Programa
- 01Introducción al curso
Introducción al Python
Librería de Python para Machine Learning
Machine Learning. Introducción
- 02Aprendizaje supervisado
Definición y aplicaciones
Medidas de rendimiento
Modelos lineales
Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales
Combinación de modelos. Random forest
- 03Aprendizaje no supervisado
Definición y aplicaciones
Medidas de rendimiento
Clustering. Tipos
Biclustering
Manifolds. Reducción de la dimensionalidad
Análisis de la cesta