Módulos
Módulo 1: Introducción al Machine Learning
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- Qué es el Machine Learning y por qué es importante.
- Tipos de Machine Learning: Supervisado vs. No Supervisado.
- Ejemplos de aplicación en el mundo real.
Módulo 2: Algoritmos de Machine Learning, Selección de Modelos y Preparación de Datos
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- Principales algoritmos de Machine Learning.
- Cómo elegir el algoritmo adecuado para tu problema.
- Importancia de la preparación de datos en ML.
- Creación de conjuntos de datos de entrenamiento y prueba.
Módulo 3: Evaluación de Modelos
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- Introducción a la evaluación de modelos: Overfitting y Underfitting.
- Evaluación de modelos usando matrices de confusión y otras métricas.
Módulo 4: Aplicación Práctica de Machine Learning
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- Pasos para implementar una solución de ML en un proyecto.
- Casos de estudio: Ejemplos de éxito en el uso de ML (ChatGPT).
- Herramientas y recursos para continuar aprendiendo.