Machine Learning Código BGD-1009

Horas:

15

Fecha:

CBD

Precio asistente:

825 €

Precio grupo:

Consultar

Objetivos

  • Introducción al aprendizaje automático, la minería de datos y el reconocimiento de patrones estadísticos. 
  • Afrontar un problema de explotación de los datos basándose en Machine Learning,
  • Desarrollar o modificar algoritmos existentes para la mejor adecuación a la solución del problema

Dirigido a

  • Programadores
  • Estadísticos.
  • Toda persona que sepa programar y tenga un conocimiento medio de matemáticas y quiera desarrollarse en el campo del Machine Learning

Requisitos

  • Conocimientos de Sistema Operativo Linux
  • Se requieren conocimientos de programación matemáticos y estadísticos, aunque sea a nivel básico

Índice de contenidos

  • Introducción
    • Origen e historia del ML
    • Introducción a Python
    • Preparación del entorno
  • Estadística 101
    • Uso de DataFrames
    • Media, Mediana y Moda
    • Varianza y desviación estándar
    • Tipos de distribuciones
    • Probabilidad condicional
    • Teorema de Bayes
  • Modelos predictivos
    • Regresión Lineal
    • Regresión Polinómica
    • Regresión Multivariable (OLS)
  • Machine Learning I 
    • Aprendizaje supervisado y aprendizaje sin supervisar
    • Clasificador Naive Bayes
    • K-Means clustering
    • Árboles de decisión
    • Random Forests
    • Support Vector Machines (SVM)
  • Machine Learning II
    • KNN (K-Nearest-Neighbors)
    • Reducción de dimensionalidad
    • Análisis de componentes principales (PCA)
    • Data Warehousing ETL vs ELT
  • K-fold cross-validation