Machine Learning: Supervisado - Curso - Presencial

Curso

En Bucaramanga

Precio a consultar

Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Lugar

    Bucaramanga

  • Horas lectivas

    16h

  • 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

Bucaramanga (Santander)
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Fechas disponiblesInscripciones abiertas

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.

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Opiniones

Logros de este Centro

2020

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 15 años en Emagister.

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

Plan de Estudios:

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

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