Los modelos predictivos en el machine learning son algoritmos que se utilizan para predecir el resultado de un evento basándose en datos históricos.
Estos modelos se entrenan utilizando un conjunto de datos que contienen información sobre el evento que se quiere predecir, y luego se ajustan para que puedan generalizar y hacer predicciones precisas sobre nuevos datos.
Los modelos predictivos se utilizan en una amplia variedad de campos, desde la ciencia de datos hasta las finanzas, y pueden ayudar a tomar decisiones importantes basándose en datos y análisis en lugar de en el juicio humano.
Modelos predictivos con Machine Learning
En este curso gratuito de modelos predictivos con Machine Learning, conocerás los fundamentos del aprendizaje automático y estudiarás diferentes problemas, como la clasificación, la regresión, las series de tiempo, el agrupamiento y los sistemas expertos.
Además, aprenderás sobre el aprendizaje supervisado y no supervisado, y cómo utilizar herramientas como Python para crear modelos de predicción, regresión y clasificación.
También reconocerás el alcance del Machine Learning en la robótica y aplicarás técnicas de optimización de modelos.
Este curso está dirigido a estudiantes y profesionales interesados en el aprendizaje automático, especialmente en la programación, informática y robótica.
Se requieren conocimientos básicos en Python y acceso a un ordenador con conexión a internet para poder cursarlo.
Los Doctores en Ciencias de la Computación, Eduardo Rodríguez del Ángel y Jorge Alberto Cerecedo Córdoba, son los encargados de impartir este curso, que se desarrolla durante 4 semanas y requiere entre 6 y 8 horas de dedicación semanal.
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| Lecturas | sí | sí |
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