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Clasificación supervisada y no-supervisada: un enfoque matemático-práctico.

Este bootcamp está enfocado en aquellos individuos que estén interesados en dar sus primeros pasos en la solución de problemas de clasificación y no requiere conocimientos previos en estos temas. Sí es necesario tener nociones de programación o gusto por querer aprender a programar en algún lenguaje.

 

El material está dividido en tres partes:

  1. Planteamiento de problemas reales y sus dificultades.

  2. Elementos matemáticos detrás de los principales algoritmos.

  3. Consejos para la implementación.

 

Los problemas prácticos que estudiaremos son los siguientes:

  1. Recomendaciones de películas en Netflix.

  2. Reconocimiento facial: niños v.s. adultos

  3. Análisis de retail, ¿cómo escogen las tiendas qué ropa vender?

  4. Customer Relationship Management: segmenta tu audiencia para saber qué venderles y cómo.

Temario

  • Desde el punto de vista de la implementación el alumno aprenderá a utilizar el método científico para analizar problemas de la empresa y a distinguir para cuáles hipótesis se deben aplicar algoritmos de clasificación.

  • Desde un punto de vista matemático estudiaremos los siguientes algoritmos:

 

Clasificación supervisada

  1. Perceptrón lineal

  2. Árboles de decisión

 

Clasificación no supervisada

  1. K-nearest neighbours

  2. K-means clustering

  3. K-modes clustering

El curso incluye diversos módulos enfocados en estudiar tanto el lenguaje como los conceptos matemáticos necesarios para entender los algoritmos con profundidad:

Normas y formas en la geometría euclidiana.

  1. Variables aleatorias

  2. Funciones Lipschitz

  3. Optimización

  4. Gini impurity

  5. Information gain

Todo el curso se dará desde una perspectiva práctica analizando primeramente la pregunta del negocio.

Contacto

CDMX, México.

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