Machine learning aplicado usando python

Objetivos

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.

Contenidos

• 1. Bloque temático principal
• 1.1. Introducción al curso.
• 1.2. Introducción al python.
• 1.3. Librería de python para machine learning.
• 1.4. 3 machine learning. Introducción.
• 1.5. Aprendizaje supervisado.
• 1.6. Definición y aplicaciones.
• 1.7. 2 medidas de rendimiento.
• 1.8. 3 modelos lineales.
• 1.9. 4 modelos supervisados de ml: Árboles, svm, redes neuronales.
• 1.10. 5 combinación de modelos. Random forest.
• 1.11. Aprendizaje no supervisado.
• 1.12. Definición y aplicaciones.
• 1.13. 2 medidas de rendimiento.
• 1.14. 3 clustering. Tipos.
• 1.15. 4 biclustering.
• 1.16. 5 manifolds. Reducción de la dimensionalidad.
• 1.17. 6 análisis de la cesta.