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Curso de Introducción a las Técnicas de Machine Learning. Código: 662
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Programa completo
Curso de Introducción a las Técnicas de Machine Learning. Inteligencia Artificial
DESTINATARIOS
El curso de Machine Learning está destinado a cualquier persona que quiera aprender las nociones básicas del área. Es especialmente útil para quienes quieran implementar Modelos Predictivos en sus trabajos y no sepan cómo encarar el problema.
Serán requisitos: tener conocimientos básicos de programación (condicionales, loops, variables, funciones), cubrir el material nivelador del lenguaje Python que se proveerá tras la inscripción, y asistir al curso con Notebook.
El curso incluye acceso al material online y a profesores para consultas de por vida una vez finalizado el mismo.
OBJETIVOS
Se desarrollará un modelo predictivo que prediga a qué artista pertenece una canción de acuerdo a su letra, obteniendo la data de cientos de canciones, procesándolas con Python y entrenando un modelo de inteligencia artificial. Se aprenderán los distintos aspectos del Data Mining a medida que se avanza en la resolución del problema. El curso requiere una base de programación en Python, en caso de no conocer el lenguaje se le proveerá al alumno de un material online previo para nivelarlo.
El análisis de datos y la creación de modelos predictivos son algunas de las habilidades que más demanda tienen en el mundo de la programación por su potencial para transformar la realidad de todas las industrias.
La modalidad del curso es 100% práctica y se aprenderá escribiendo código desde el día 1. Todo el contenido y la metología del curso están avalados por una de las mayores academias de código de California.
CONTENIDOS
• Definición de Machine Learning
• Aprendizaje Supervisado vs no supervisado
• Regresión vs Clasificación
• Ciclo de trabajo de un modelo Predictivo
• Análisis Exploratorio de Datos
• Estructura de la librería
• Métodos fit, transform y predict
• Árboles de Decisión
• Regresión Logística
• Naive Bayes
• Ensambles
• Bagging
• AdaBoost
• Random Forest
• Cross-Validation
• Grid Search
• Pipelines
• Matriz de Confusión y sus métricas
• Error Cuadrático Medio
• Log-Loss
• Curva ROC.