Las redes neuronales, algoritmos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, han demostrado su eficacia en la modelación de relaciones complejas y la detección de patrones ocultos en los datos.
Su aplicación se extiende a diversos problemas, como la clasificación, la regresión y la generación de texto.
Estas redes aprenden de los datos, lo que las convierte en una herramienta esencial para desentrañar el comportamiento futuro de una variable o un fenómeno.
Bogdan Anastasiei, un experimentado docente universitario y consultor, presenta un curso gratuito que permite a cualquier interesado sumergirse en el emocionante mundo de las redes neuronales.
Con una duración de 1 hora y 21 minutos, el curso Análisis Predictivo con Redes Neuronales en R brinda una sólida comprensión de uno de los tipos más utilizados de redes neuronales: el perceptrón multicapa, adecuado tanto para problemas de clasificación como de regresión.
El curso ofrece una guía práctica que no requiere conocimientos matemáticos avanzados. En su lugar, se enfoca en la aplicación de las redes neuronales en situaciones reales.
A través de lecciones y conjuntos de datos reales aprenderás a:
- Comprender la arquitectura de los perceptrones multicapa.
- Explorar el proceso de aprendizaje de estos algoritmos.
- Familiarizarse con las métricas clave para evaluar la precisión de las predicciones.
- Construir y entrenar perceptrones multicapa para variables de respuesta categóricas y continuas.
El curso se divide en tres secciones para una comprensión gradual y profunda:
- Conceptos Básicos: Aquí, los estudiantes se sumergen en la esencia de las redes neuronales y el análisis predictivo, aprendiendo sobre los perceptrones multicapa y las métricas de precisión de predicción.
- Modelo para Predicción de Incumplimiento Bancario: Los participantes construirán y entrenarán un modelo de perceptrón multicapa para predecir el incumplimiento de clientes bancarios. Se explorará la precisión de la predicción y la validación cruzada K-Fold.
- Modelo de Predicción de Precios de Automóviles: La tercera sección se enfoca en predecir precios de automóviles en función de características técnicas. Nuevamente, se utilizará un perceptrón multicapa y se evaluará el modelo y su validación con la técnica de validación cruzada K-Fold.
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