Curso de Machine Learning con Python
Descubre el machine learning con python y benefíciate de todas sus ventajas.
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 esta 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.
1
Explorar Unidad
Tema 1
- Introducción y Máxima verosimilitud
- Regresión Lineal y Mínimos Cuadrados
2
Explorar Unidad
Tema 2
- Regresión Ridge
- Regla Bayes y dilema sesgo-varianza
3
Explorar Unidad
Tema 3
- Regresión Lineal Bayesiana
- Regresión Lineal escasa
4
Explorar Unidad
Tema 4
- Vecinos mas próximos y clasificadores Bayes
- Clasificadores lineales y Perceptrón
5
Explorar Unidad
Tema 5
- Regresión Logística y aproximación Laplace
- Métodos Kernel y Procesos Gausianos
6
Explorar Unidad
Tema 6
- Clasificadores de margen máximo y Máquinas de vector de soporte (SVM)
- Árboles de Decisión
7
Explorar Unidad
Tema 7
- Boosting
- Clustering y K-Medias
8
Explorar Unidad
Tema 8
- Algoritmo EM para máxima verosimilitud
- Modelos mixtos
9
Explorar Unidad
Tema 9
- Factorización Matricial, Filtro colaborativo para recomendación
- Factorización Matricial no negativa
10
Explorar Unidad
Tema 10
- Análisis de Componente Principal
- Modelos de Markov
11
Explorar Unidad
Tema 11
- Modelos de Markov escondidos
- Modelos de Continuo espacio-tiempo
12
Explorar Unidad
Tema 12
- Análisis de Asociación
- Selección de Modelos
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Tutor personal
Proyecto final
Diploma de certificación
Plataforma online
Disponibilidad horaria
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