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Programa algoritmos

​que aprendan 

de los datos

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​Información Completa del Curso

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Beneficios

• Garantía: tienes las primeras 4 clases para solicitar devolución.
• Tienes acceso a las clases grabadas hasta un mes después de terminar el curso.
• Paga a 3 meses sin intereses por PayPal (solo en México)
• Reconocimiento digital ante la Secretaría del Trabajo (STPS) de México.
• Descuentos para grupos (2 o más). Pregunta​

Inicio y fin del curso

• Viernes 19 de Febrero 2021
• Viernes 9 de Abril 2021
• No hay clases el viernes santo 2 Abril 

Horarios
42 horas en total, 6 horas la semana (Horario de la Ciudad de México)

• Martes de 19 a 22hrs
• Viernes de 19 a 22hrs

Cupón de descuento de 1000 pesos:  cupon_MLP_010221
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Válido hasta el 1 de Febrero 2021

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Objetivo del curso

Aprender a usar los conceptos, las intuiciones y las herramientas para implementar programas capaces de aprender de los datos.

Casos de Estudio

• Predicción de precios de casas.  
• Predicción del área quemada por incendios forestales.
• Detección de cáncer.
• Análisis de sentimientos. Detección si un tweet es positivo o negativo.
• Clasificación de imágenes por tipo de ropa (Fashion MNIST).
• Agrupamiento no supervisado de imágenes con números manuscritos (MNIST).

Herramientas a aprender a usar: Jupyter,   Colab,   Sklearn,   Numpy,    Pandas,  MatPlotLib, Keras.

Contenido resumido del curso

1. Panorama general del aprendizaje automático
   1. Introducción
   2. Herramientas y ambientes de trabajo
   3. Explorando conjuntos de datos
   4. Evaluar el desempeño de los modelos
2. Proceso del aprendizaje automático
   1. Desarrollo de proyectos de aprendizaje automático
   2. Clasificación
   3. Regresión
3. ​Modelos y métodos (aprendizaje supervisado)
   1. Curvas de aprendizaje
   2. Regularización: Early Stopping, DropOut, Lasso, Ridge, Elastic Net
   3. Algoritmos de Aprendizaje Automático: Máquinas de soporte vectorial, Árboles de decisión, Regresión logística, Naive Bayes, Vecinos más cercanos, Redes neuronales multicapa, Modelos ensamblados: Votación, Bagging y Boosting, Bosques aleatorios.
   4. Teorema de “No Free Lunch” (todo tiene un costo)
4. Aprendizaje no supervisado
   1. Agrupamiento, trabajando con datos no etiquetados
   2. Reducción de dimensionalidad y compresión de datos