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Nociones básicas de Machine Learning

​Objetivos

  1. Ofrecer al alumno una visión global de los siguientes aspectos de Machine Learning y Data Science:

  • Una amplia cantidad de ejemplos de éxito y de fracaso de las técnicas más utilizadas.

  • Planteamiento del problema de manera intuitiva y la explicación de su formalización.

  • Dificultades teóricas y prácticas del aprendizaje y el manejo de datos.

  • Una paleta de las técnicas más comunes.

   2. Familiarizar al alumno con el lenguaje matemático utilizado en la literatura sobre     3. Machine Learning para que sea capaz de acercarse a ella con comodidad.

La capacidad de replicar exitosamente y de manera autónoma los aspectos teóricos y prácticos de los algoritmos más sencillos: lineales.

Temario

 1. Algunos ejemplos de aplicaciones

●  Clasificación de Textos e imágenes

●  Problemas tipo retail

●  Optimización

●  Predicción del Churn Rate y diagnóstico Médico

●  Forecasting lineal y no lineal

●  Inteligencia artificial

●  Detección de anomalías

 2. Algunos problemas técnicos a los que se enfrentan los analistas de datos

●  Elección del algoritmo adecuado

●  Determinación de los parámetros

●  Underfitting v.s. Overfitting

●  La maldición de la dimensión

 3. Algunos algoritmos sencillos de manera intuitiva

●  Perceptrón

●  Regresión lineal

●  K-nearest neighbours

●  Árboles de decisión

 4. Fundamentos matemáticos

●  Geometría lineal

●  Probabilidad básica

●  Estadística: ley de los grandes números

●  Convexidad

5. Formalismo en Machine Learning y case studies

●  Clasificación de denuncias falsas (Regresión lineal revisitada).

●  Manejo de portafolios financieros (Aprendizaje convexo)

●  Sugerencias de Netflix (K-nearest neighbours)

●  Diagnóstico médico (Árboles de decisión)

6. Deep Learning (opcional)

●  Del perceptrón a las redes neuronales

●  De la regresión lineal a las redes neuronales

●  Ventajas: capacidad de predicción

●  Desventajas: costo computacional

Contacto

CDMX, México.

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