Machine learning aplicado usando Python

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Gratuito

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Código: IFCD093PO

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¿Por qué apuntarte?

En este curso 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.

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Financiado y aprobado por el SEPE¿Qué es el SEPE? El SEPE o también conocido como Servicio Público de Empleo Estatal, tal y como su nombre... More

Expedient: F220127AA

Acerca de este curso

¿Qué sabes sobre Machine LearningQué es el machine learning o aprendizaje automático El machine learning, también llamado aprendizaje automático, pertenece a una de las ramas... More? ¿Y sobre el uso de Python? Aprovecha esta formación 100% subvencionada e introdúcete tanto en el desarrollo, implementación y validación de modelos de Machine LearningQué es el machine learning o aprendizaje automático El machine learning, también llamado aprendizaje automático, pertenece a una de las ramas... More como en la aplicación del lenguaje Python en el proceso. No le des más vueltas y aumenta tu competitividad en el mercado laboral.

Qué aprenderás

1. INTRODUCCIÓN AL CURSO
1.1. Introducción al Python
1.2. Librería de Python para Machine LearningQué es el machine learning o aprendizaje automático El machine learning, también llamado aprendizaje automático, pertenece a una de las ramas… More.
1.3 Machine LearningQué es el machine learning o aprendizaje automático El machine learning, también llamado aprendizaje automático, pertenece a una de las ramas… More. 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.