Machine Learning para principiantes
Comprender los fundamentos del Machine Learning y aplicar algoritmos básicos para resolver problemas a través del análisis de datos.
Sobre el programa
El Machine Learning (ML) se ha convertido en una herramienta fundamental en diversas industrias, facilitando la toma de decisiones informadas y optimizando procesos a través del análisis de datos. Este programa busca introducir a los participantes en los conceptos básicos y técnicas de ML, preparando a los asistentes para enfrentar desafíos en el mundo real y fomentar la implementación de soluciones basadas en datos.
Contenidos
Machine Learning 4 h
- Definición y conceptos clave
- Historia y evolución del Machine Learning
- Diferencias entre ML, AI y Deep Learning
Tipos de Aprendizaje 4 h
- Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
- Ejemplos y aplicaciones de cada tipo
- Introducción al aprendizaje por refuerzo
Preparación de Datos 6 h
- Importancia de la calidad de los datos
- Técnicas de limpieza y preprocesamiento de datos
- Normalización y transformación de datos
Algoritmos Básicos de Machine Learning 8 h
- Regresión lineal y logística
- Árboles de decisión y Random
- Forest.K-Nearest Neighbors (KNN)
- Evaluación de modelos: precisión, recall, F1-score
Herramientas y Entornos de Desarrollo 4 h
- Introducción a Python y bibliotecas de ML (scikit-learn, pandas, NumPy)
- Configuración del entorno de trabajo (Jupyter Notebook)
- Primeros pasos en la programación con Python para ML
Proyecto Final 4 h
- Desarrollo de un proyecto práctico utilizando un conjunto de datos real
- Presentación de resultados y discusión
Modalidad y duración
El programa contempla 30 horas cronológicas. Se dicta a la medida de cada grupo o institución, así que el horario y la modalidad se acuerdan al momento de la inscripción.