Descripción
Los ordenadores pueden aprender y prueba de ello es el Machine Learning. Esta herramienta nació del reconocimiento de patrones, pero hoy en día nos permite desarrollar aplicaciones que mejoran su rendimiento, aprendiendo a partir de datos recopilados en situaciones pasadas.
En su desarrollo se usa Python, un lenguaje de programación sencillo, veloz y versátil.
Descubre con nosotros el lenguaje que recomienda aprender el 63% de los programadores y especialízate en una de las grandes áreas de la revolución tecnológica de nuestro tiempo, el Machine Learning.
Módulo I. Introducción al Machine Learning
- Tema 1: Introducción al Big Data y Machine Learning
- Breve repaso del algebra lineal
- Tema 2: Entorno de trabajo: VM
- Tema 3: Jupyter
- Tema 4: Librerias numéricas de Python
- Tema 5: Introducción a Scikit-learn
Módulo II. Aprendizaje supervisado
- Tema 1: Regresión lineal
- Tema 2: Optimización por descenso de gradiente
- Tema 3: Normalización
- Tema 4: Regularización
- Tema 5: Validación cruzada
- Tema 6: Teorema de Bayes
- Tema 7: Clasificación por árboles de decisión
- Tema 8: Regresión logística / clasificación
- Tema 9: Clasificación por SVM (Support Vector Machines)
- Tema 10: Introducción a las redes neuronales
Módulo III. Aprendizaje no supervisado
- Tema 1: Optimización por aleatoriedad
- Tema 2: Agrupación
- K-means y otros algoritmos
Módulo IV. Aprendizaje reforzado
- Tema 1: Detección de anomalías
- Tema 2: Sistemas de recomendación
- Tema 3: Algoritmos genéticos
Módulo V. Desarrollo de sistemas de aprendizaje automático
- Tema 1: Ingeniería de características (feature engineering)
- Tema 2: Análisis de Componentes Principales (PCA)
- Tema 3: Ensamblajes
- Tema 4: Planteamiento de sistemas de ML
- Tema 5: Evaluación y mejora de modelos
- Tema 6: Operaciones en ML
Proyecto final
Un cliente, una compañía de suministros informáticos, ha pedido a la empresa para la que trabajamos que desarrolle una aplicación web que le ayude con la gestión de sus productos y proveedores. Por lo tanto, debemos poner en marcha una aplicación que nos sirva de base de datos, pero también de gestión. Una vez realizada, la adaptaremos a ciertos requisitos que se plantearán para incluir la Inteligencia Artificial en el sistema y poder así mejorarlo.
Material complementario
Formación en idiomas
