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Curso de Machine Learning con Python

Adquiere todos los conceptos necesarios sobre el «aprendizaje automático» de la mano del popular lenguaje de programación Python.

Empieza esta formación para entender qué es el aprendizaje automático y cómo crear programas evolutivos que se mejoren a sí mismos a partir de conjuntos complejos de datos.

Objetivos

Al finalizar el curso el alumno será capaz de:

  • Trabajar con machine learning en Python.
  • Diferenciar los distintos tipos de regresión que existen.
  • Saber los distintos modelos que existen en machine learning.
  • Realizar análisis de los datos que se utilizan.

¿A quién va dirigido?

Este curso está orientado a todo profesional con interés en aprender machine learning con el lenguaje de programación Python.

Duración
Consultar
Requisitos
Tener conocimientos de álgebra linear (vectores, matrices, derivadas), cálculo, probabilidad y tener una base sólida en el lenguaje de programación Python. Además de tener permisos para instalar software en el equipo.
Bonificación FUNDAE
Sí, solo disponible para empresas.

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    • Responsable de los datos: IMAGINA WEB & MOBILE TECHNOLOGIES S.L.
    • Finalidad de los datos: Responder a la información solicitada, envío de boletines de noticias y ofertas.
    • Destinatarios: IMAGINA WEB & MOBILE TECHNOLOGIES S.L. No se cederán los datos a terceros.
    • Derechos: En cualquier momento puedes acceder, recuperar y borrar tu información.

    Temario

                   

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    1

    Tema 1

    • Introducción a ML
    • Estimación de máxima verosimilitud
    • Regresión Lineal
    • Mínimos cuadrados
    2

    Tema 2

    • Regresión de Ridge
    • Sesgo-Varianza
    • Regla de Bayes
    • Máximum a Posteriori
    3

    Tema 3

    • Regresión lineal bayesiana
    • Dispersión
    • Selección de subconjuntos para regresión lineal
    4

    Tema 4

    • Clasificación de vecinos próximos
    • Clasificadores bayesianos
    • Clasificadores lineales
    • Perceptrón
    5

    Tema 5

    • Regresión logística
    • Aproximación de Laplace
    • Métodos kernel
    • Procesos gaussianos
    6

    Tema 6

    • Margen máximo
    • Máquinas de vectores de soporte
    • Árboles
    • Bosques aleatorios
    • Boosting
    7

    Tema 7

    • Clustering
    • K-medias
    • Algoritmo de esperanza-maximización
    • Información faltante
    8

    Tema 8

    • Modelos mixtos
    • Factorización matricial
    9

    Tema 9

    • Factorización matricial no negativa
    • Modelos de factor latente
    • PCA y variaciones
    10

    Tema 10

    • Modelos Markov
    • Modelos Markov ocultos
    11

    Tema 11

    • Modelos de espacio de estados continuo
    • Análisis de asociación
    12

    Tema 12

    • Selección de modelo
               

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    y responderá a todas tus dudas.
    Tutor personal
    Proyecto final
    Diploma de certificación
    Plataforma online
    Disponibilidad horaria
    Bolsa de empleo

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