IFCD093PO MACHINE LEARNING APLICADO USANDO PYTHON

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL CURSO

1. Introducción al Python
2. Librería de Python para Machine Learning.
3. Machine Learning. Introducción.

UNIDAD DIDÁCTICA 2. APRENDIZAJE SUPERVISADO

1. Definición y aplicaciones.
2. Medidas de rendimiento.
3. Modelos lineales
4. Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales.
5. Combinación de modelos. Random Forest.

UNIDAD DIDÁCTICA 3. APRENDIZAJE NO SUPERVISADO

1. Definición y aplicaciones.
2. Medidas de rendimiento.
3. Clustering. Tipos
4. Biclustering
5. Manifolds. Reducción de la dimensionalidad
6. Análisis de la cesta.