IFCD093PO

Machine learning aplicado usando Python

150HORAS |

Especialidades formativas del SEPE

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.

Diseñado y producido por Smartmind

Disponibilidad:

Licencias disponibles

Contenidos

IFCD093PO — Machine learning aplicado usando Python

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.

Suscríbete a

www.smartmind.net