Formación Machine Learning con Pyton: Clasificación
Desarrollar habilidades de Machine Learning para resolver problemas de clasificación con Python, explorando los fundamentos y técnicas esenciales para construir modelos precisos y efectivos.
Esta formación forma parte de nuestros cursos de Data Science
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Aprenda sobre Machine Learning con Python: Clasificación
¡Comienza tus estudios en clasificación de datos! La clasificación mediante Machine Learning es una técnica de inteligencia artificial que consiste en entrenar un algoritmo para identificar y categorizar datos en distintas clases o categorías según los patrones y características presentes en los conjuntos de datos.
¿Qué aprenderás?
En esta formación, aprenderás los fundamentos de la clasificación, la validación y las métricas, cómo resolver problemas multiclase y la optimización de modelos. También aprenderás sobre datos multidimensionales, combinaciones de clasificadores, cómo mejorar el rendimiento con XGBoost y el aprendizaje semisupervisado. Al finalizar, podrás aplicar técnicas de clasificación con confianza, mejorando tus habilidades de aprendizaje automático y preparándote para los desafíos prácticos del mercado.
¿Por qué estudiar esta formación?
Guía de aprendizaje
Contenido diseñado para facilitar tu estudio
De básico a avanzado
Formación completa para el mercado
Tu en el mercado
De cero al trabajo soñado en su área de interés
¡Comience esta capacitación ahora mismo y prepárese para su próximo proyecto!
De quién aprenderás
Álvaro Hernando Camacho Diaz
Álvaro es un ingeniero de Machine Learning con formación en Ingeniería de Telecomunicaciones y una especialización en Data Analytics. Posee un MBA en Telecomunicaciones, Sistemas Informáticos e IoT, y actualmente está cursando un MBA en Ingeniería y Arquitectura de Nube. Actualmente, trabaja como Consultor Senior en Amaris Consulting y se enorgullece de su rol como Instructor de Ciencia de Datos en Alura Latam.
Paso a paso
1 Iniciando en clasificación
En este primer paso, comenzarás tu experiencia en la clasificación en Python aprendiendo a entrenar modelos de clasificación a partir de datos, a realizar predicciones sobre nuevos datos del modelo entrenado y a almacenarlos en un archivo para que puedas usarlos en tus proyectos.
Explorarás las métricas clave de los modelos de clasificación, identificarás la métrica más relevante para cada tipo de problema, utilizarás diferentes estrategias de validación de datos para evaluar el rendimiento del modelo y aprenderás técnicas para gestionar datos desequilibrados.
Finalmente, tendrás la oportunidad de aplicar todas estas habilidades a problemas multiclase, donde ya no se trata solo con dos categorías, sino con varias. La capacidad de clasificar datos en múltiples categorías es crucial en muchas aplicaciones del mundo real y ampliará significativamente tus habilidades de clasificación en Python.
2 Optimización de resultados
Tras completar los pasos iniciales en la construcción de modelos de Machine Learning para la clasificación, es hora de profundizar en nuestra comprensión de cómo mejorar los resultados obtenidos. Para ello, avanzaremos en la optimización de hiperparámetros, explorando técnicas como la validación cruzada anidada (Nested Cross-Validation), la búsqueda aleatoria (Random Search), la búsqueda en cuadrícula (Grid Search) y la optimización bayesiana (Bayesian Optimization).
A continuación, utilizaremos técnicas para evaluar la importancia de los atributos de nuestros conjuntos de datos para el problema de clasificación. Esto nos permitirá ajustar los datos únicamente a los mejores atributos y optimizar los resultados.
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