Entrenamiento y evaluación de algoritmos de aprendizaje automático (Módulo 2)

En este módulo, conocerá en profundidad métodos contrastados de Aprendizaje Automático, incluyendo la regresión logística y las redes neuronales. También aprenderá sobre el Aprendizaje Profundo y su relación con las redes neuronales y cómo optimizar mejor los algoritmos de Aprendizaje Automático. Por último, se le presentarán las funciones de pérdida y cómo medir y revisar mejor los errores para mantener la integridad de sus algoritmos. Al final de este módulo, habrá aprendido acerca de los métodos de Aprendizaje Automático, las limitaciones y el valor del Aprendizaje Profundo, la mejor manera de impulsar la precisión y la exactitud en los algoritmos, y cómo obtener los mejores datos de entrenamiento para esos algoritmos.

Objetivos de aprendizaje
Describa los diferentes tipos de métodos de aprendizaje automático y analice su rendimiento
Examinar el aprendizaje profundo y sus funciones en las redes nuerales
Evaluar cómo afectan las funciones de pérdida a los datos y definir los distintos tipos de error