Objetivo:

El curso le permitirá al participante comprender cómo emplear el lenguaje R para la implementación de algoritmos de clusterización, así como el conjunto de librerías asociadas a este proceso. También, comprender cómo emplear el lenguaje R para la implementación de algoritmos de aprendizaje supervisado para la clasificación, así como el conjunto de librerías asociadas a este proceso.

 Resumen del contenido:

• Técnicas de machine learning. 
• La Metodologías CRISP-DM.
• Clustering.
• Reglas de asociación y algoritmo a Priori.
• Desarrollo de un caso de clusterización en R.
• Introducción al aprendizaje supervisado.
• Conceptos generales: Curva de aprendizaje, overfitting, underfitting.
• Implementación de algoritmos para clasificación: Regresión Logística, KNN, Árboles, Radom-Forest.
• Validación y evaluación de modelos.