[ML-301] Machine Learning Experimental

Diseño Experimental en Machine Learning

El diseño experimental es un paso crucial para asegurar que tus modelos sean efectivos y sus resultados, confiables. En esta sección, explorarás los principios esenciales para llevar a cabo experimentos adecuados, cómo recolectar y muestrear datos de manera efectiva, y cómo evitar problemas como el overfitting y underfitting, que pueden afectar negativamente la precisión de tus modelos.

Principios del diseño experimental

En esta parte, aprenderás cómo establecer hipótesis, cómo diseñar experimentos controlados, y cómo garantizar que los resultados sean válidos y reproducibles. El diseño experimental te permitirá aplicar metodologías científicas para probar y ajustar tus modelos.

Recolección y muestreo de datos

El éxito de cualquier modelo depende en gran parte de la calidad de los datos. Aquí se aborda cómo recoger y seleccionar los datos adecuados, cómo dividirlos en conjuntos de entrenamiento y prueba, y cómo elegir una muestra representativa para obtener resultados generalizables.

Overfitting y underfitting

Estos son dos problemas comunes en Machine Learning. El overfitting ocurre cuando el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, perdiendo su capacidad para generalizar a nuevos datos. El underfitting, por otro lado, se da cuando el modelo no captura suficientemente la complejidad de los datos. Aprenderás a identificar estos problemas y cómo mitigarlos.

Técnicas Avanzadas de Aprendizaje Supervisado

Mejoran la capacidad de los modelos de Machine Learning para hacer predicciones más precisas y robustas.

Ensembles (Bagging, Boosting, Random Forests)

Los métodos de ensembles combinan varios modelos para obtener una predicción más precisa y confiable. Aprenderás cómo técnicas como Bagging, Boosting y Random Forests ayudan a mejorar el rendimiento de los modelos al reducir la varianza y el sesgo, combinando las predicciones de múltiples algoritmos.

Redes neuronales básicas

Las redes neuronales son uno de los enfoques más poderosos en Machine Learning. En esta sección, se introducirá la estructura básica de una red neuronal, cómo funcionan sus capas y cómo se entrenan para resolver problemas complejos, como el reconocimiento de imágenes o el procesamiento de lenguaje natural.

Aprendizaje no supervisado (clustering, reducción de dimensionalidad)

El aprendizaje no supervisado se enfoca en extraer patrones ocultos en datos no etiquetados. Aquí aprenderás sobre técnicas como el clustering, que agrupa datos similares, y la reducción de dimensionalidad, que simplifica datos complejos manteniendo su estructura esencial. Estas herramientas son útiles para explorar grandes volúmenes de datos sin supervisión explícita.

Este curso te brindará una visión integral de las técnicas de diseño experimental y métodos avanzados de Machine Learning, lo que te permitirá mejorar tus habilidades y comprender los enfoques más sofisticados para construir modelos predictivos.

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