Machine Learning

Machine Learning

El Machine Learning es una de las herramientas de la Inteligencia Artificial, y lo que pretende es desarrollar procesos que tengan las características de poder generalizar formas de comportamiento y distintos patrones en grandes cantidades de datos, basados en la experiencia, de manera tal que los computadores puedan simular las distintas formas en que los seres humanos piensan y aprenden.

¿Que aprenderás?

  • Los fundamentos del Machine Learning y de la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones actuales basados en las grandes cantidades de datos.

Contenido del curso

  • Conceptos de Aprendizaje Supervisado

    • Las diferencias entre aprendizaje supervisado y no supervisado.
    • Bases de datos de aprendizaje y de testing.
    • Variables cuantitativas y cualitativas.
    • Calidad de los modelos predictivos.
    • Matrices de confusión e indices de calidad.
  • Método de los vecinos cercanos

    • Características generales del método.
    • El valor de K.
    • Algoritmos de aprendizaje.
  • Máquinas vectoriales de Soporte

    • Separación de clases.
    • Vectores.
    • Discriminantes.
    • Optimización.
  • Árboles de Decisión

    • Algoritmos.
    • Árboles de regresión.
  • Métodos de consenso

    • Consensos.
    • Aleatoriedad.
    • Impulsos.
    • Potenciación.
  • 5 clases
  • 25 horas

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El Machine Learning es una de las herramientas de la Inteligencia Artificial, y lo que pretende es desarrollar procesos que tengan las características de poder generalizar formas de comportamiento y distintos patrones en grandes cantidades de datos, basados en la experiencia, de manera tal que los computadores puedan simular las distintas formas en que los seres humanos piensan y aprenden.

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