Programa del Curso

Introducción

Configuración del entorno de desarrollo de R

Aprendizaje profundo frente a redes neuronales frente a Machine Learning

Creación de un modelo de aprendizaje no supervisado

Caso práctico: Predicción de un resultado utilizando datos existentes

Preparación de conjuntos de datos de prueba y entrenamiento para su análisis

Agrupación de datos en clústeres

Clasificación de datos

Visualización de datos

Evaluación del rendimiento de un modelo

Iteración a través de los parámetros del modelo

Ajuste de hiperparámetros

Integración de un modelo con una aplicación del mundo real

Implementación de una aplicación Machine Learning

Solución de problemas

Resumen y conclusión

Requerimientos

  • Experiencia en programación en R
  • Comprensión de los conceptos de aprendizaje automático
 21 horas

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