En el curso de Análisis de datos se espera Aplicar algoritmos de Machine Learning supervisado según el problema, empleando métodos de modelado predictivo como regresión y clasificación
La actividad consiste en el desarrollo de los siguientes ítems.
• Realizar la revisión bibliográfica de la Unidad 2.
• Elaborar un cuadro sinóptico sobre los diferentes modelos de Aprendizaje Supervisado que incluya definición, casos de uso, ventajas y desventajas.
• Elaborar un listado con las siguientes definiciones: Datos de Train, Datos de Validation y Test, GridSearchCV, One Hot Encoding, Matriz de confusión, Precision, Accuracy, Specifiticy, Recall, F1 Score, curva ROC, R cuadrado.
• El lenguaje a utilizar es Python, el cual se trabajará mediante Jupyter notebooks, para esto es necesario instalar Anaconda, que es una distribución libre y abierta de los lenguajes Python y R, utilizada en ciencia de datos, y aprendizaje automático.
¡Despreocupate! En Asesorias Mi Carrera contamos con un equipo capacitado que te ayudará en la realización de este trabajo y para que obtengas las Mejores Notas y dediques tu tiempo a otras actividades.
Las evidencias de trabajo independiente para entregar son:
Publicar los avances en el Foro de discusión – Unidad 2 – Tarea 3 – Algoritmos de Aprendizaje Supervisado.
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