Introducción al Machine Learning
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Descripción
Curso inicial de machine learning para entender los conceptos, algoritmos y librerías más utilizadas en el análisis predictivo.
Objetivos
Comprender las bases del aprendizaje supervisado y no supervisado.
Aplicar modelos con Scikit-learn sobre conjuntos de datos reales.
Evaluar métricas, overfitting y estrategias de validación.
Contenido
Introducción al ML: tipos y casos de uso
Librerías y herramientas clave: Scikit-learn, pandas, NumPy
Modelos supervisados: regresión, clasificación
Evaluación: métricas, validación cruzada
Modelos no supervisados: clustering, reducción de dimensionalidad
Itinerario
Este curso pertenece al itinerario: