Introducción a la IA Predictiva

Introducción

• Definición de IA predictiva
• Contexto histórico y evolución del análisis predictivo
• Principios básicos del aprendizaje automático y minería de datos

Recopilación y preprocesamiento de datos

• Recolección de datos relevantes
• Limpieza y preparación de datos para el análisis
• Comprensión de tipos de fuentes y tipos de datos

Análisis exploratorio de datos (AED)

• Visualización de datos para obtener información relevante
• Estadísticas descriptivas y resumen de datos
• Identificación de patrones y relaciones en los datos

Modelado estadístico

• Fundamentos de la inferencia estadística
• Análisis de regresión
• Modelos de clasificación

Algoritmos de aprendizaje automático para predicción

• Visión general de algoritmos de aprendizaje supervisado
• Árboles de decisión y bosques aleatorios
• Redes neuronales y fundamentos del aprendizaje profundo

Evaluación y selección de modelos

• Comprensión de la precisión y las métricas de rendimiento del modelo
• Técnicas de validación cruzada
• Sobreajuste y ajuste fino del modelo

Aplicaciones prácticas de la IA predictiva

• Estudios de caso en diversas industrias
• Consideraciones éticas en el modelado predictivo
• Limitaciones y desafíos de la IA predictiva

Proyecto práctico

• Trabajar con un conjunto de datos para crear un modelo predictivo
• Aplicar el modelo para realizar predicciones
• Evaluar e interpretar los resultados

Resumen y próximos pasos