Machine Learning: Supervisado - Curso - Presencial
Curso
En Bucaramanga
Descripción
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Tipología
Curso
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Lugar
Bucaramanga
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Horas lectivas
16h
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Inicio
Fechas disponibles
El curso busca desarrollar las habilidades y conocimiento de los participantes en las técnicas de Aprendizaje Supervisado de Machine Learning. Aprenderán a utilizar las librerías de R y Python (Sklearn) para problemas clasificación con Knn, árboles de decisión y regresión múltiple. Se presenta un estudio de la solución de un caso de clasificación mediante cómo evaluar la exactitud y bondad de un modelo.
Este curso es homologable en el Diplomado Ciencia de Datos, como el 3er módulo del programa.
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
General:
Conocer y aplicar algoritmos de Machine Learning de aprendizaje supervisado usando las librearías de Python y R, trabajando con datos “etiquetados”, para encontrar funciones a través de variables de entrada.
Específicos:
Conocer las generalidades de aprendizaje supervisado
Conocer y aplicar algoritmos clasificación KNN, árboles de decisión y regresión múltiple, regresión logística y Naive Bayes.
Conocer y aplicar metodologías de evaluación de exactitud del modelo.
Profesionales, técnicos o tecnólogos en todas las áreas interesados en conocer y aplicar técnicas de Machine Learning de aprendizaje supervisado en todas las áreas de conocimiento.
Metodología:
Curso teórico-práctico, donde el asistente entenderá aplicará los criterios y algoritmos mediante prácticas y talleres en diferentes áreas de conocimiento (Ingeniería, administrativas, marketing, medicas, entre otras) con el fin de integrar los contenidos y con las herramientas de programación R, Python para generar aprendizaje activo.
Opiniones
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
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Materias
- E learning
- Clasificación KNN
- Validacion
- Machine Learning Supervisado
- Árboles de decisión
- Regresión lineal
- Aprendizaje supervisado
- Regresión múltiple
- Regresión logística
- Metodologías de evaluación
Programa académico
Unidad 1: Introducción a Machine Learning Supervisado
Unidad 2: Clasificación KNN y validación
Unidad 3: Arboles de Decisión y validación
Unidad 4: Regresión lineal y validación
Machine Learning: Supervisado - Curso - Presencial
