Machine learning ii

Comprensión de Modelos No Supervisados: Los participantes desarrollarán una comprensión profunda de los modelos no supervisados, incluyendo técnicas de agrupamiento (clustering), aplicaciones prácticas y los desafíos éticos y técnicos asociados.Diferenciación de Técnicas de Aprendizaje: Se aprenderán las diferencias clave entre el aprendizaje supervisado y no supervisado, y cómo implementar y evaluar ambos tipos de modelos en diferentes contextos.Reducción de Dimensiones: Los estudiantes adquirirán habilidades para aplicar técnicas de reducción de dimensionalidad, como el análisis de componentes principales (PCA) y el análisis discriminante lineal (LDA), y comprenderán las técnicas no lineales.Implementación de Algoritmos de Segmentación: Los participantes serán capaces de implementar y evaluar diversos algoritmos de segmentación, incluyendo métodos tradicionales, algoritmos basados en redes neuronales y nuevas metodologías en el aprendizaje automático.Detección de Anomalías: Los asistentes aprenderán a aplicar métodos eficaces para la detección de anomalías en conjuntos de datos, una competencia crucial para identificar patrones inusuales y prevenir fraudes o fallos en sistemas.Análisis de Asociaciones: Los estudiantes serán competentes en realizar análisis de asociaciones, aplicando métodos tradicionales y estudiando casos de uso prácticos que permitan descubrir relaciones interesantes y útiles entre variables en grandes bases de datos.

1.Modelos no supervisadosintroduccion a los modelos no supervisadosAgrupamiento (clustering)Aplicaciones y casos de usoConsideraciones eicas y desafíos2.Diferencias entre supervisado y no supervisadointroduccionDiferencias entre el aprendizaje supervisado y no supervidoImplementacion y consideraciones3.Reduccion de dimensionesreducción de dimensiones: conceptos claveAnálisis de componentes principalesAnálisis discriminante linealTécnicas de reducción de dimensionalidad no lineales4.Algoritmos de segmentacionintroduccion a la segmentacionMetodos de segmentacion tradicionalesAlgoritmos de segmentacion basados en redes neuronalesAlgoritmos de segmentacion basados en aprendizaje automaticoEvaluacion de algoritmos de segmentacionNuevos paradigmas de segmentación5.Deteccion de anomaliasdetección de anomalíasMétodos para la detección de anomalías6.Analisis de asociacionesintroducción al análisis de asociacionesMétodos de análisis de asociaciones tradicionalesCasos de estudio