Resumen de MODELOS ESTADÍSTICOS DE APRENDIZAJE SUPERVISADO |

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Generalidades del Módulo

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Forma de trabajo

Propósito general

Temario

Instructor

Problematización

Producto de aprendizaje

Foro Dudas

Avisos

Semana 1

Introducción S1

Propósito S1

Temario S1

Agenda de aprendizaje S1

Act. 1.1 ¡Vamos a conocernos!

Act. 1.2 Aplicación de Regresión Lineal con la Base de Datos de Iris.

Act. 1.3 Exploración y aplicación de Regresión Polinomial con la Base de Datos de Wine

Act. 1.4 Exploración y aplicación de Regresión de Ridge con la Base de Datos de Wine

Semana 2

Introducción S2

Propósito S2

Temario S2

Agenda de actividades S2

Act. 2.1 Exploración y aplicación de Regresión logística con la Base de Datos de Wine

Act. 2.2 Exploración y aplicación de Árboles de decisión con la Base de Datos de Iris utilizando Python.

Act. 2.3 Exploración y aplicación de Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) con la Base de Datos de Wine utilizando Python.

Semana 3

Introducción S3

Propósito S3

Temario S3

Agenda de actividades S3

Act. 3.1 Exploración del Kernel Trick y “Espacio de Características" con la Base de Datos de Wine utilizando Python

Act. 3.2 Exploración y Aplicación de SVM Lineal y No Lineal con la Base de Datos de Wine utilizando Python.

Act. 3.3 Exploración y aplicaciones de SVM en Machine Learning con la Base de Datos de Wine utilizando Python.

Semana 4

Introducción S4

Propósito S4

Temario S4

Agenda de actividades S4

Act. 4.1 Exploración de Neuronas y Funciones de Activación con la Base de Datos de Wine o mnist utilizando Python.

Act. 4.2 Exploración de Arquitectura de Redes Neuronales con la Base de Datos de Wine utilizando Python.

Act. 4.3 Exploración del Algoritmo de Retropropagación (Backpropagation) con la Base de Datos de Wine utilizando Python.

Evaluación de percepción

Semana 5

Constancia

Constancia

MODELOS ESTADÍSTICOS DE APRENDIZAJE SUPERVISADO