No es cuestión del lenguaje, es la técnica, el método y la práctica aplicada a los datos.

Este curso desafía a los desarrolladores a comprender el valor que puede derivarse de incorporar algoritmos de Machine Learning y los anima de forma práctica a implementar programas capaces de aprender de los datos, a través de ejemplos concretos programados con herramientas basadas en lenguaje Java.

El curso está diseñado para que desarrolladores de software que usen Java como lenguaje principal en su día a día puedan comprender el potencial y la lógica detrás de algoritmos de Clasificación, Regresión y Agrupación sin la fricción de aprender un lenguaje diferente al mismo tiempo. Esto con el objetivo de comprender los conceptos y fundamentos básicos del Machine Learning desde una perspectiva práctica.

· A quien va dirigido:

Este curso está dirigido a desarrolladores de software que usen Java como lenguaje principal en su día a día.

· Pre-requisitos:

Necesarios:

• Conocimiento en el lenguaje Java

Recomendables:

• Conocimientos en estadística

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· Contenido del entrenamiento:

• Introducción al Machine Learning
  • ¿Que es el Machine Learning?
  • Usos del Machine Learning en el mundo real
  • Tipos de aprendizaje
  • Aprendizaje supervisado Aprendizaje no-supervisado Aprendizaje reforzado
  • ¿Que es un problema de datos?
  • Preparación de datos
  • Selección de modelos
  • Validación de modelos
  • Herramientas y formas de despliegue en Java
  • Programando mi primer modelo de ML (kNN) en Java
• Modelos de Clasificación
  • Árboles de decisión
  • Naive Bayes
  • Máquinas de soporte vectorial
• Modelos para comparación de Textos
  • Entendiendo las métricas de distancia.
  • Métodos de búsqueda de similitud en cadenas
  • Distancia de Levenshtein
  • Distancia Jaro-Winkler
  • N-Gramas y similitud de coseno
  • Creación de Bag of words
  • Clasificación de sentimientos en textos con Naive Bayes
• Modelos de Regresión
  • Regresión Lineal
  • Regresión Gaussiana
  • Regresión con Máquinas de Soporte Vectoria
  • Regresión Perceptron Multicapa
• Modelos de Agrupación
  • Reducción dimensional
  • Modelo K-means
  • Modelo Cobweb