Curso de Machine Learning con scikit.learn_DURACIÓN: 40 HORAS

El “machine learning” es el diseño de algoritmos que aprenden por ellos mismos y se adaptan en función de los datos recibidos sin intervención humana.De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar com-portamientos a partir de una información suministrada en forma de ejemplos. Es, por lo tanto, un proceso de inducción del conocimiento.

Requisitos Previos:

- Conocimientos básicos en programación (Java).

- Comprensión de los conceptos informáticos comunes.

CURS

O Ma

chin

e Lea

rnin

g con

scik

it.le

arn_

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01/ Machine Learning• Introducción.• La Inteligencia artificial.• Ecosistema Python para Aprendizaje Automático.• Instalación y librerías previas: Numpy, Scipy, Matplotlib, SymPy, Pandas.• Aplicaciones del Machine learning en la vida real.

02/ Tratamiento de datasets• Recogida de datos previos al proceso.• Carga de datos desde diferentes fuentes (csv, .pdf, etc.).• Transformación e Inspección de los datos.• Análisis de pesos y detección de anomalías.• Preprocesamiento y normalización.• Técnicas de Feature Engineering.• Detección de patrones, el árbol de decisiones.• Datos de entrenamiento y test. Evaluación del modelo.

03/ Algoritmos• Aprendizaje supervisado: clasificación y regresión.• Aprendizaje no supervisado.• Métodos Ensemble.• Métricas de evaluación del algoritmo.

04/ Modelos de predicción.• Modelos geométricos, probabilísticos y modelos lógicos.• Evaluación de la calidad del modelo: la tasa de

acierto y la matriz de confusión.• Finalización del modelo.