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Una de las tareas más comunes que realizan los científicos y analistas de datos es la predicción y el aprendizaje automático. Este curso cubrirá los componentes básicos de la construcción y aplicación de funciones de predicción con énfasis en aplicaciones prácticas. El curso proporcionará una base básica en conceptos tales como conjuntos de entrenamiento y pruebas, sobreajuste y tasas de error. El curso también presentará una gama de métodos de aprendizaje automático algorítmicos y basados en modelos que incluyen regresión, árboles de clasificación, Naive Bayes y bosques aleatorios. El curso cubrirá el proceso completo de creación de funciones de predicción, incluida la recopilación de datos, la creación de características, los algoritmos y la evaluación.
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Profesor Asociado, Bioestadística
Escuela Bloomberg de Salud Pública
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