¿Qué es el aprendizaje automático?

• 1 ¿Qué es la inteligencia artificial?
• 2 ¿Qué es el aprendizaje maquina?
• 3 ¿Cuáles son las técnicas de aprendizaje máquina?

Aprendizaje máquina práctico

• 1 ¿Qué es un framework de programación? (Tidy Models)
• 2 ¿Cómo se entrena un modelo?
• 3 Regresión Lineal
• 4 ¿Por qué es necesario separar los datos?
• 5 Separación de un data set en set de entrenamiento y set de prueba

Aprendizaje máquina práctico – clasificación

• 1 ¿Qué son los árboles de decisión?
• 2 ¿Cómo puedo medir el desempeño de un algoritmo de decisión?
• 3 ¿Qué es una matriz de confusión?
• 4 ¿Qué son las curvas ROC?
• 5 Implementado un árbol con Tidy Models

Random Forests

• 1 ¿Qué es un algoritmo de ensamble?
• 2 ¿Qué es un bosque de árboles de decisión (RF) y cómo se implementa Tidy Models?
• 3 ¿Qué son los hiperparámetros y para qué sirven?
• 4 ¿Qué es la validación cruzada?

Técnicas complementarias de Machine Learning

• 1 El problema de tener muchas dimensiones
• 2 ¿Cómo reducir el número de dimensiones con PCA?
• 3 Principal Component Analysis (PCA) para la visualización en tidy models
• 4 Usando PCA en la regresión lineal