Calibración de Modelos

Descripción

En este curso se presentarán los principales métodos en Machine Learning, especialmente enfocados en métodos predictivos, conocidos también como métodos de aprendizaje supervisado. El énfasis principal del curso será examinar dichos métodos desde un punto de vista algorítmico y de sus aplicaciones en casos reales. Se le dará especial importancia al uso de los conceptos de machine learning en aplicaciones reales con bases de datos de gran tamaño, para esto se utilizarán los programas especializados, como son la plataforma de desarrollo Python y Anaconda Spyder. ¿A quién va dirigido? Se orienta especialmente a analistas de riesgo, marketing y mercadeo, personal involucrado en proyectos de pronóstico y predicción o en proyectos de “Business Intelligence”, administradores de bases de datos, analistas de sistemas, profesionales en estadística o economía y en general a personas que, basados en los datos de la organización, colaboran en la toma de decisiones.

Objetivos: En este curso el estudiante será capaz de:

1. Comprender la diferencia entre modelos de aprendizaje supervisado (aprendizaje supervisado) y modelos de aprendizaje no supervisado (aprendisaje no supervisado).
2. Comprender la diferencia entre bases de datos de aprendizaje y bases de datos de “testing”.
3. Comprender la necesidad de la utilización de modelos, algoritmos, software para predecir el comportamiento futuro.
4. Conocer los principales modelos predictivos, técnicas y algoritmos utilizados para predecir conductas a partir de grandes volúmenes de datos históricos.
5. Utilizar el lenguaje Python en la plataforma Anaconda Spyder para analizar y desarrollar ejemplos con datos reales.
6. Conocer los principales métodos para medir la calidad de un modelo predictivo, como la Curva ROC, Dejando uno afuera (Leave one Out), Validación Cruzada (Cross Validation).
7. Dado una tabla de datos de gran tamaño ser capaz de seleccionar el mejor modelo predictivo y sus mejores parámetros.

Metodología:

Basado en la teoría y en la aplicación directa de los conceptos aprendidos. Para esto se dispondrán de las siguientes herramientas:

• Una vídeo conferencia semanal, las cuales quedarán grabadas en Zoom, para que los alumnos la puedan acceder en cualquier momento.
• Trabajos prácticos semanales.
• Foros para plantear dudas al tutor y compañeros disponible 24/7.
• Aula virtual en Moodle con materiales didácticos.