Curso

En Bogotá

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Lugar

    Bogotá

En este curso aprenderemos los elementos básicos de machine learning, empezando con sus bases estadísticas, pasando por sus modalidades, y rematando con aplicaciones en astronomía incluyendo clasificación de fuentes astronómicas y el uso de redes neuronales simples con imágenes astronómicas. El curso iniciará con una introducción de las herramientas python necesarias, y luego nos enfocaremos en los conceptos básicos y algunas aplicaciones usando paquetes como astrolML y scikit - learn. El último día estará dedicado a una sesión práctica para que los estudiantes se familiaricen con la utilización de métodos.

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Materias

  • Python
  • E learning
  • Elementos
  • Implementaciòn
  • Randon forest
  • Clasificación
  • Usos
  • Fuentes
  • Astronómicas
  • Logística

Programa académico

Programa

1. Introducción a Python y al concepto de jupyter notebooks.

2. Introducción a Machine Learning, la regresión logística como unidad neuronal.

3. Redes neuronales - aplicación en clasificación de fuentes astronómicas. Implementación en scikit-learn. Random-Forests. Aplicación en clasificación: QSOs vs. Stars.

4. Implementación de un random forest con scikit-learn y astroML. Implementación de una red neuronal convolucional (keras) con imágenes de galaxias.

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