OBJETIVOS
DATOS DEL CURSO GRATUITO
CONTENIDOS
1.1. Introducción al Python
1.2. Librería de Python para Machine Learning.
1.3. Machine Learning. Introducción.
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.
3.1. 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.
AL FINALIZAR EL CURSO, OBTENDRÁS:
REQUISITOS
SUBVENCIONADO POR
