Máster Especialista en Machine Learning Ensemble con Python

📘 Descripción

Máster Especialista en Machine Learning Ensemble con Python

Este curso avanzado está diseñado para estudiantes y profesionales que desean profundizar en el mundo de los modelos ensemble en el contexto del machine learning utilizando Python. Los modelos ensemble, que combinan las predicciones de múltiples modelos de machine learning para mejorar el rendimiento predictivo, son una técnica poderosa y ampliamente utilizada en la industria.

Durante este curso, los participantes explorarán los fundamentos teóricos y prácticos de los modelos ensemble, incluyendo Bagging, Boosting y Stacking. Se pondrá un énfasis particular en la implementación práctica utilizando bibliotecas populares como scikit-learn y XGBoost.

Los estudiantes aprenderán a seleccionar y ajustar hiperparámetros de modelos ensemble para optimizar su rendimiento, así como a evaluar el rendimiento de estos modelos utilizando métricas estándar y técnicas de validación cruzada.

Además, el curso proporcionará oportunidades para aplicar modelos ensemble a una variedad de problemas de machine learning, incluyendo clasificación y regresión, y explorará casos de uso reales en diferentes industrias.

🧠 Requisitos Previos

• Recomendable haber cursado:
  • Machine Learning con Python. Aprendizaje Automático Avanzado.

📚 Contenidos del Curso

• MÓDULO I: Introducción, entorno Jupyter y repaso de Python
• MÓDULO II: Algoritmos base y taxonomías de modelos
• MÓDULO III: Proyectos de clasificación multiclase, binaria y regresión
• MÓDULO IV: Ensemble múltiple: One-vs-Rest, regresión multisalida, selección dinámica
• MÓDULO V: Bagging, Random Forest, ExtraTrees y variantes
• MÓDULO VI: Boosting (AdaBoost, XGBoost, LightGBM)
• MÓDULO VII: Stacking, Voting, Super Learner y blending
• MÓDULO VIII: Aprendizaje No Supervisado y clustering