Temario del Curso de Machine Learning

Módulo 1: Introducción al Machine Learning

• Conceptos básicos y fundamentos teóricos.
• Aplicaciones del Machine Learning en el mundo real.

Módulo 2: Extracción de Estructura de los Datos: Clustering

• Técnicas de clustering para identificar patrones.
• Algoritmos de clustering: K-Means, DBSCAN, etc.

Módulo 3: Sistemas de Recomendación

• Diseño e implementación de sistemas de recomendación.
• Filtrado colaborativo y basado en contenido.

Módulo 4: Clasificación

• Algoritmos de clasificación: Regresión Logística, Árboles de Decisión, etc.
• Evaluación y optimización de modelos de clasificación.

Módulo 5: Redes Neuronales y Deep Learning

• Introducción a las redes neuronales artificiales.
• Arquitecturas de Deep Learning: CNN, RNN.

Módulo 6: Sistemas de Elección

• Implementación de sistemas de elección automatizados.
• Técnicas de optimización y selección.

Módulo 7: Procesamiento de Lenguaje Natural

• Fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN).
• Aplicaciones del PLN: análisis de sentimientos, traducción automática.