Programa del Curso
Introducción a la aplicación Machine Learning
- Aprendizaje estadístico vs. aprendizaje automático
- Iteración y evaluación
- Equilibrio entre sesgo y varianza
Aprendizaje automático con Python
- Elección de bibliotecas
- Herramientas complementarias
Regresión
- Regresión lineal
- Generalizaciones y no linealidad
- Ejercicios
Clasificación
- Repaso bayesiano
- Bayes ingenuo
- Regresión logística
- K-Vecinos más cercanos
- Ejercicios
Validación cruzada y remuestreo
- Enfoques de validación cruzada
- Bootstrap
- Ejercicios
Aprendizaje no supervisado
- Agrupación en clústeres de K-means
- Ejemplos
- Desafíos del aprendizaje no supervisado y más allá de K-means
Requerimientos
Conocimiento de Python lenguaje de programación. Se recomienda estar familiarizado con la estadística y el álgebra lineal.
Testimonios (5)
El entrenador demostró que tiene un buen conocimiento del tema.
Marino - EQUS - The University of Queensland
Curso - Machine Learning with Python – 2 Days
Traducción Automática
¡Fue una gran introducción a ML! Me gustó todo, de verdad. La organización fue perfecta. La cantidad adecuada de tiempo para conferencias/demostraciones y simplemente nosotros jugando. Se tocaron muchos temas, justo al nivel adecuado. También fue muy bueno para mantenernos súper comprometidos, incluso sin ninguna cámara encendida.
Zsolt - EQUS - The University of Queensland
Curso - Machine Learning with Python – 2 Days
Traducción Automática
Claridad en la explicación y respuesta informada a las preguntas.
Harish - EQUS - The University of Queensland
Curso - Machine Learning with Python – 2 Days
Traducción Automática
The knowledge of the trainer was very high and the material was well prepared and organised.
Otilia - TCMT
Curso - Machine Learning with Python – 2 Days
I thought the trainer was very knowledgeable and answered questions with confidence to clarify understanding.