Universidad de los Andes

Modelos predictivos con aprendizaje automático

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Universidad de los Andes

Modelos predictivos con aprendizaje automático

Ce cours fait partie de Spécialisation "Ciencia de datos​"

Haydemar Nuñez Castro

Instructeur : Haydemar Nuñez Castro

4 285 déjà inscrits

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79 avis

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Ce que vous apprendrez

  • Comprender qué es el aprendizaje automático y los tipos de problemas que pueden resolverse con estas técnicas.

  • Construir modelos predictivos con base en los objetivos de negocio y los datos disponibles, con herramientas de aprendizaje automático en Python.

  • Entender el proceso para desarrollar un proyecto basado en datos, desde la formulación del problema hasta la evaluación e interpretación del modelo.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : Regression Analysis
  • Catégorie : Supervised Learning
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Machine Learning Algorithms
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
  • Catégorie : Decision Tree Learning
  • Catégorie : Data Ethics
  • Catégorie : Predictive Modeling
  • Catégorie : Predictive Analytics
  • Catégorie : Machine Learning Methods
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Statistical Machine Learning
  • Catégorie : Machine Learning Software

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Classification Algorithms
  • Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
  • Catégorie : Python Programming

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8 devoirs

Enseigné en Espagnol

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Il y a 4 modules dans ce cours

Bienvenido al primer módulo del curso. Aquí te voy a mostrar, a través del estudio de algunos casos de uso, qué es el aprendizaje automático y cuáles son las características de los proyectos que pueden ser realizados con estás técnicas. Además, conocerás algunas áreas de aplicación del aprendizaje automático y sabrás diferenciar los diversos contextos de aprendizaje, supervisado y no supervisado, así como sus tareas asociadas. También tendrás la oportunidad de conocer el proceso de aprendizaje a través de una metodología y cuáles son algunas herramientas, en el lenguaje de programación Python, que puedes utilizar para la implementación de este tipo de proyectos.

Inclus

7 vidéos7 lectures2 devoirs2 sujets de discussion6 plugins

Bienvenido al segundo módulo del curso, el cual lo dedicaremos al estudio de la tarea de regresión. Aprenderás cómo resolver un problema de predicción numérica utilizando el algoritmo de regresión lineal, tanto simple como de múltiples variables. También conocerás algunas métricas que te permitirán medir el rendimiento del modelo generado, así como técnicas para determinar la calidad de las predicciones para datos nuevos. Por último, aplicarás estos conceptos a un caso utilizando la librería de aprendizaje automático scikit-learn.

Inclus

4 vidéos6 lectures2 devoirs1 sujet de discussion3 plugins

Bienvenido al tercer módulo del curso, en el cual vamos a estudiar algunas técnicas que te permitirán mejorar el rendimiento de los modelos predictivos. En primer lugar, veremos una trasformación que habilita el uso de la regresión lineal en problemas no lineales. Luego, presentaremos un concepto muy importante en al aprendizaje a partir de datos, la complejidad de modelos, y discutiremos cómo este puede afectar el rendimiento de generalización. También aprenderás qué es la regularización y cómo funciona como método de control de complejidad. Conocerás las versiones regularizadas de la regresión lineal y cómo ajustar hiperparámetros con técnicas de validación. Por último, tendrás la oportunidad de aplicar estos conceptos a un caso utilizando la librería scikit-learn.

Inclus

5 vidéos6 lectures2 devoirs4 plugins

Bienvenido al último módulo del curso, en el cual estudiaremos la tarea de clasificación. Aprenderás cómo un algoritmo de aprendizaje resuelve un problema de este tipo y veremos en acción uno muy popular, los árboles de decisión. También conocerás algunas métricas para evaluar este tipo de modelos y cuál es la base a partir de la cual se derivan. Además, aplicarás los conceptos vistos sobre complejidad y ajuste de hiperparámetros para construir modelos basados en árboles de decisión con buenas capacidades de generalización. Por último, resolverás un caso utilizando la librería de aprendizaje automático scikit-learn. Para cerrar, tendrás la oportunidad de comprender las implicaciones éticas en el desarrollo de soluciones a partir de datos.

Inclus

6 vidéos7 lectures2 devoirs2 plugins

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