Programa de Aprendizaje Automático
Aprende a construir modelos predictivos reales con scikit-learn y TensorFlow. Este programa te enseña cómo funcionan los algoritmos de clasificación, regresión y agrupamiento, y cómo aplicarlos a datos del mundo real. Trabajarás con conjuntos de datos reales y verás exactamente qué hace cada línea de código.
Contenido del Programa
Seis módulos enfocados en algoritmos específicos. Cada tema incluye ejercicios prácticos y proyectos donde implementas modelos desde cero.
01
Regresión Lineal y Logística
- Implementación de descenso de gradiente
- Regularización L1 y L2 para evitar sobreajuste
- Evaluación de modelos con métricas de error
- Casos prácticos: predicción de precios y clasificación binaria
02
Árboles de Decisión y Random Forest
- Construcción de árboles usando criterios de impureza
- Poda de árboles para reducir complejidad
- Ensambles con Random Forest y boosting
- Interpretación de importancia de características
03
Support Vector Machines
- Margen máximo y vectores de soporte
- Kernels: lineal, polinomial, RBF
- Optimización de hiperparámetros C y gamma
- Aplicaciones en clasificación multiclase
04
Clustering y Reducción Dimensional
- K-means y métodos de inicialización
- DBSCAN para detección de outliers
- PCA para reducción de dimensionalidad
- t-SNE para visualización de datos complejos
05
Redes Neuronales Básicas
- Perceptrones y propagación hacia adelante
- Backpropagation y optimización con Adam
- Funciones de activación: ReLU, sigmoid, tanh
- Construcción de redes con Keras y PyTorch
06
Validación y Optimización
- Validación cruzada k-fold
- Grid search y random search
- Manejo de datos desbalanceados con SMOTE
- Despliegue de modelos con Flask y Docker
Lo Que Dominarás
Después de completar el programa, tendrás habilidades prácticas para implementar y evaluar algoritmos de aprendizaje automático en proyectos reales.
Preprocesamiento de Datos 92%
Selección de Modelos 88%
Optimización de Hiperparámetros 85%
Evaluación y Métricas 90%
Visualización de Resultados 86%
Despliegue de Modelos 89%