Adquirirás los conocimientos básicos necesarios para comprender los principios y algoritmos fundamentales del Machine Learning, incluyendo técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, para poder aplicarlos en la resolución de problemas reales.
Desarrollarás habilidades prácticas en la implementación de modelos de Machine Learning, utilizando herramientas y lenguajes de programación populares como Python y bibliotecas como TensorFlow y Scikit-learn, para abordar desafíos específicos de análisis de datos y predicción.
Aprenderás a evaluar la calidad y el rendimiento de los modelos de Machine Learning, mediante técnicas de validación cruzada, métricas de evaluación de modelos y análisis de errores, con el fin de seleccionar y ajustar los modelos más adecuados para cada situación.
Explorarás técnicas avanzadas de Machine Learning, como el aprendizaje contrafactual, para comprender y aplicar métodos de análisis más sofisticados que permitan modelar relaciones causales y tomar decisiones basadas en datos de manera más precisa y efectiva.
