Programa del Curso

    Introducción al aprendizaje automático Tipos de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado frente a aprendizaje no supervisado Del aprendizaje estadístico al aprendizaje automático El flujo de trabajo de minería de datos: Comprensión del negocio Comprensión de los datos Preparación de los datos Modelado Evaluación Despliegue Algoritmos de aprendizaje automático Elegir el algoritmo adecuado para el problema Sobreajuste y equilibrio entre sesgo y varianza en ML Bibliotecas de ML y lenguajes de programación ¿Por qué usar un lenguaje de programación? Elegir entre R y Python Curso intensivo de Python Recursos de Python Bibliotecas de Python para aprendizaje automático Jupyter Notebooks y codificación interactiva Prueba de algoritmos de ML Generalización y sobreajuste Evitar el sobreajuste Método de exclusión Validación cruzada Arranque Evaluación de predicciones numéricas Medidas de precisión: ME, MSE, RMSE, MAPE Estabilidad de parámetros y predicciones Evaluación de algoritmos de clasificación La precisión y sus problemas La matriz de confusión Problema de clases desequilibradas Visualización del rendimiento del modelo Curva de beneficios Curva ROC Curva de elevación Selección de modelos Ajuste de modelos: estrategias de búsqueda de cuadrícula Ejemplos en Python Preparación de los datos Importación y almacenamiento de datos Comprender los datos: exploraciones básicas Manipulaciones de datos con la biblioteca pandas Transformaciones de datos: organización de datos Análisis exploratorio Observaciones faltantes: detección y soluciones Valores atípicos: detección y estrategias Estandarización, normalización, binarización Recodificación de datos cualitativos Ejemplos en Python Clasificación Clasificación binaria frente a multiclase Clasificación a través de funciones matemáticas Funciones discriminantes lineales Funciones discriminantes cuadráticas Regresión logística y enfoque probabilístico k-vecinos más cercanos Bayes ingenuo Árboles de decisión CARRO Embolsado Random Forests Impulsar Xgboost Soporte de máquinas vectoriales y kernels Clasificador de margen máximo Máquina de vectores de soporte Aprendizaje en conjunto Ejemplos en Python Regresión y predicción numérica Estimación de mínimos cuadrados Técnicas de selección de variables Regularización y estabilidad- L1, L2 No linealidades y mínimos cuadrados generalizados Regresión polinómica Splines de regresión Árboles de regresión Ejemplos en Python Aprendizaje no supervisado Agrupamiento Agrupamiento basado en centroides: k-medias, k-medoides, PAM, CLARA Agrupamiento jerárquico – Diana, Agnes Clustering basado en modelos - EM Mapas autoorganizados Evaluación y valoración de los clústeres Reducción de dimensionalidad Análisis de componentes principales y análisis factorial Descomposición de valores singulares Escalado multidimensional Ejemplos en Python Minería de textos Preprocesamiento de datos El modelo de la bolsa de palabras Talla y lemmización Análisis de las frecuencias de palabras Análisis de sentimiento Creación de nubes de palabras Ejemplos en Python Motores de recomendaciones y filtrado colaborativo Datos de recomendación Filtrado colaborativo basado en el usuario Filtrado colaborativo basado en elementos Ejemplos en Python Minería de patrones de asociación Algoritmo de conjuntos de elementos frecuentes Análisis de la cesta de la compra Ejemplos en Python Análisis de valores atípicos Análisis de valores extremos Detección de valores atípicos basada en la distancia Métodos basados en la densidad Detección de valores atípicos de alta dimensión Ejemplos en Python Caso práctico de aprendizaje automático Comprensión de problemas empresariales Preprocesamiento de datos Selección y ajuste de algoritmos Evaluación de los resultados Despliegue

 

 

Requerimientos

Conocimiento y conciencia de Machine Learning fundamentos

  21 horas
 

Número de participantes


Comienza

Termina


Las fechas están sujetas a disponibilidad y tienen lugar entre 09:30 y 16:30.
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

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