MACHINE LEARNING APLICADO USANDO PYTHON
IMPARTICIÓN DEL CURSO
OBJETIVOS
Desarrollar, implementar y validar modelos de aprendizaje máquina (Machine Learning): diseñar modelos predictivos de clasificación en problemas reales de salud, economía y empresa, implementar algoritmos de segmentación para análisis de poblaciones en diferentes aplicaciones y desarrollar modelos de predicción avanzados de series temporales.
CONTENIDOS
1. INTRODUCCIÓN AL CURSO
1.1. Introducción al Python
1.2. Librería de Python para Machine Learning.
1.3 Machine Learning. Introducción.
2. APRENDIZAJE SUPERVISADO
2.1. Definición y aplicaciones.
2.2 Medidas de rendimiento.
2.3 Modelos lineales
2.4 Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales.
2.5 Combinación de modelos. Random Forest.
3. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
3.1. Definición y aplicaciones.
3.2 Medidas de rendimiento.
3.3 Clustering. Tipos
3.4 Biclustering
3.5 Manifolds. Reducción de la dimensionalidad
3.6 Análisis de la cesta.
Si cumple con los requisitos, y está interesado le rogamos que nos haga llegar la siguiente documentación a informacion@fundacionconfemetal.es:
- Solicitud de participación cumplimentada (es muy importante que rellene todos los campos y que el documento nos lo devuelva firmado)
- DNI/NIE
- Última nómina/Recibo de Autónomos/Vida Laboral
Vida laboral actualizada, que puedes descargar desde este enlace: https://cutt.ly/PQuZsrF
Descárgate en este enlace la solicitud de participación, rellénala y crea diferentes copias poniendo el nombre de cada curso que quieres hacer