Con este curso gratis online aprenderás a desarrollar, implementar y validar modelos de aprendizaje máquina (Machine Learning): diseñar modelos predictivos de clasificación en problemas reales de salud, economía y empresa, implementar algoritmos de segmentación para análisis de poblaciones en diferentes aplicaciones y desarrollar modelos de predicción avanzados de series temporales.
1. Introducción al curso
1.1. Introducción al Python
1.2. Librería de Python para Machine Learning.
1.3. Machine Learning. Introducción.
2. Aprendizaje supervisado.
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. Aprendizaje no supervisado.
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.
No se requieren acreditaciones/titulaciones académicas
Pueden acceder a este curso las personas trabajadoras por cuenta ajena, autónomas, de la economía social y en ERE/ERTE que tengan su centro de trabajo o residan en el Principado de Asturias.
– SMARTMIND S.L., CIF: B86588084
En cumplimiento del RGPD, te informamos de que tus datos personales podrán ser cedidos a la entidad de formación que disponga de plazas en este curso en función de los requisitos de cada programa formativo subvencionado, así como de tu situación laboral y provincia de residencia, con la finalidad de cumplir con los requisitos administrativos que pudiera exigir la administración competente. Esta cesión se realiza exclusivamente con dicha finalidad y con base en tu consentimiento.
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1.1. Introducción al Python
1.2. Librería de Python para Machine Learning.
1.3. Machine Learning. Introducción.
2. Aprendizaje supervisado.
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. Aprendizaje no supervisado.
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.
No se requieren acreditaciones/titulaciones académicas
Pueden acceder a este curso las personas trabajadoras por cuenta ajena, autónomas, de la economía social y en ERE/ERTE que tengan su centro de trabajo o residan en el Principado de Asturias.
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