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Introducción a Machine Learning: Aprendizaje Supervisado

El Objetivo de este modulo de aprender los primeros pasos de Machine Learning, entendiendo sus principales características, el tipo de problema que resuelven e introducir los algoritmos más elementales.

Horario:

A partir del martes 10 de Diciembre de 2019.
Martes de 19:00 a 22:00

¡10 Cupos!

Solo diez cupos disponibles
¡No te quedes fuera!

$120.000

4 Sesiones
12 horas en total

Descripción

Objetivos
El Objetivo de este modulo de aprender los primeros pasos  de Machine Learning, entendiendo sus  principales caracteristicas, el tipo de problema que resuelven e introducir los algoritmos más elementales.
Requisitos
Metodología

¡Inscribete ya!

Programa del Curso

4 Sesiones (12 horas presenciales en total)

Sesión 1 / 10 de Diciembre
Introducción al ML

  • Introducción al ML
  • Regresión Lineal
  • Logit/Probit

Sesión 2 / 17 de Diciembre:
Decisiones basadas en árboles

  • Árboles de decisión
  • Reglas de decisión
  • Evaluación de modelos

Sesión 3 / Por definir:
Cajas Negras

  • SVM
  • Redes Neuronales
  • Refinamiento Modelos

Sesión 4 / Por definir:
Aprendizaje No Supervisado

  • Clustering
  • Reducción de dimensiones

Facilitador

Felipe Ruiz  Bruzzone
Javiera Lobos Chavéz. Ingenieria Comercial, mención Economía Y Magister Análisis Económico de la Universidad de Chile.
  • Diplomado de Big data para políticas Públicas de la Universidad Adolfo Ibañez.
  • Docente del curso "R para data Science" Universidad de Santiago.
  • Analista departamento de estudios del Ministerio de Desarrollo Social. 

 

Ubicanos

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