¿Qué aprenderás?
- Modelos predictivos y no supervisados: Árboles de decisión, redes neuronales y técnicas basadas en kernels.
- Evaluación y validación: Validación cruzada, curvas ROC, y métodos de ensamble como bagging y boosting.
- Introducción al Deep Learning: Redes neuronales profundas, redes convolucionales y redes recurrentes LSTM.
- Regresión no paramétrica y análisis discriminante: Splines, regresiones locales y modelos aditivos generalizados.
¿Por qué elegir este curso?
Dominarás desde los fundamentos del Aprendizaje Estadístico hasta técnicas avanzadas para implementar modelos en problemas reales. Además, aprenderás a ajustar hiperparámetros y resolver desafíos como el vanishing gradient en redes neuronales.
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Temario: Temario Aprendizaje Estadistico
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