Curso en Aprendizaje por Refuerzo + 8 Créditos ECTS (Reinforcement Learning, RL)

El Curso de Aprendizaje Supervisado en ML te prepara para abordar complejos problemas de análisis de datos mediante técnicas avanzadas de machine learning. Aprenderás desde la preparación y preprocesamiento de datos hasta la aplicación de algoritmos de regresión y clasificación. Dominarás modelos como árboles de decisión y redes neuronales, evaluando su eficacia con validación cruzada, entre otras cosas.

• Comprender los fundamentos del aprendizaje supervisado en machine learning.
• Aprender a preparar y preprocesar datos para modelos de machine learning.
• Aplicar regresión lineal para resolver problemas de predicción.
• Emplear regresión logística en tareas de clasificación binaria.
• Evaluar modelos mediante técnicas de validación cruzada.
• Implementar árboles de decisión y ensambles como Random Forest.
• Desarrollar redes neuronales enfocadas en aprendizaje supervisado.

El Curso de Aprendizaje Supervisado en ML está diseñado para profesionales y titulados que deseen profundizar en técnicas de aprendizaje automático. Aborda desde la introducción al aprendizaje supervisado hasta la aplicación de redes neuronales, pasando por la regresión lineal, árboles de decisión y SVM, proporcionando herramientas esenciales para el análisis y modelado de datos.

Las principales salidas profesionales del Curso de Aprendizaje Supervisado en ML son en áreas como la ciencia de datos enfocada en análisis predictivo, ingeniería de machine learning en empresas tecnológicas, consultoría en inteligencia artificial para desarrollo de modelos, análisis de datos en sectores financieros y de marketing, entre otras.