(RESERVA) Matemáticas para Machine Learning
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Objetivo: Esclarecer los conceptos matemáticos en que se sustentan los métodos de aprendizaje automático y desarrollar la habilidad lógica para aplicarlos.
Casos de Estudio
- Funciones de pérdida: entropía cruzada binaria, entropía cruzada categórica, entropía cruzada dispersa, error cuadrático medio.
- Optimizadores por descenso de gradiente: estocástico, momento, adagrad, RMSprop, Adam.
- Regresión logística y máquinas de soporte vectorial (SVM)
- Árboles de decisión
- Reducción de dimensiones por análisis de componentes principales (PCA)
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