MACHINE LEARNING APLICADO USANDO PYTHON

GRATUITO

IFCD093PO

Modalidad

Online

Provincia

ESPAÑA

Duración

150 horas

Situación laboral

TRABAJADORES

Fecha Inicio

Próximamente

Objetivos

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.

Requisitos
Contenidos
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.
				
					1. INTRODUCCIÓN AL CURSO<br>1.1. Introducción al Python<br>1.2. Librería de Python para Machine Learning.<br>1.3 Machine Learning. Introducción.<br>2. APRENDIZAJE SUPERVISADO<br>2.1. Definición y aplicaciones.<br>2.2 Medidas de rendimiento.<br>2.3 Modelos lineales<br>2.4 Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales. <br>2.5 Combinación de modelos. Random Forest.<br>3. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO<br>3.1. Definición y aplicaciones.<br>3.2 Medidas de rendimiento.<br>3.3 Clustering. Tipos <br>3.4 Biclustering<br>3.5 Manifolds. Reducción de la dimensionalidad <br>3.6 Análisis de la cesta.
				
			
Titulación obtenida

Acreditación SEPE

MACHINE LEARNING APLICADO USANDO PYTHON

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