Curso Corto

Introducción al Machine Learning

En este curso podrás aprender a como crear una solución de Machine Learning a la medida de la problemática con la que tengas que lidiar.
Inicio
próximamente
Duración
5 módulos / 26 horas
Precio
S/.
490
DOBLE CERTIFICACIÓN
(25 comentarios)
por Tecsup y UTEC
Incluye
Laboratorio Virtual

Profesionales de negocio y analistas de datos que busquen resolver problemáticas con el uso y aplicación de técnicas de Machine Learning.

Conoce todos los conceptos que giran en torno al Machine Learning y desarrolla soluciones de Machine Learning que permitan resolver problemas de negocios complejos. Dentro de la transformación digital de las empresas, el machine learning y la IA cumplen un rol fundamental. Más de una industria está aprovechando el valor que proviene de la aplicación de soluciones de Machine Learning, por ejemplo la Escuela de Medicina de Harvard y la Escuela de Salud Pública de Harvard están desarrollando herramientas digitales que aprovechen el big data y el machine learning para evaluar rápidamente los patrones en la información proveniente de la investigación clínica.

Interpretar los fundamentos del Machine Learning y aplicar sus fundamentos en la solución de casos prácticos.

Temario

Módulo 1: Introducción a Machine learning
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La organización de  compras dentro de la empresa
Gratis
01:27
Gratis

- Conceptos de machine learning    

- Tipos de datos que procesa el machine learning

Módulo 2: Los tipos de aprendizajes de un algoritmo de machine learning
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- Concepto de aprendizaje supervisado    

- Concepto de aprendizaje no supervisado

Módulo 3: Principales algoritmos de Machine Learning -Aprendizaje No Supervisado
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- Reducción de dimensionalidad        

- Clustering      

-Reglas de asociación    

-Sistema de recomendación

Módulo 4: Principales algoritmos de Machine Learning -Aprendizaje Supervisado
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- KNN  

- Naive Bayes  

- árboles  

- Radom Forest      

- Redes neuronales

Módulo 5: Métricas de validación y evaluación de modelos
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-Validación de modelos      

-Evaluación de modelos

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Docentes

David Allende

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Materiales de apoyo
  • Material multimedia
  • Videos explicativos
  • Infografias interactivas
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