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Machine Learning con R
Presentación de la Metodología de trabajo-Workshop Internacional
1.-Bienvenida al curso (10:02)
2.-Syllabus
3.-Metodología de Presencialidad Remota (12:57)
4.-Plan de Trabajo del Participante (6:49)
5.- Configuración del entorno de trabajo (14:50)
Material Complementario
Tema 1: Introducción a Machine Learning
T1. Introducción a Machine Learning (Presentación)
Material-Tema 1
1.1. Introducción a Machine Learning-Videopíldora asíncrona - (CLASE GRATUITA) (30:50)
1.2. Ejercicio de Machine Learning para comenzar-Videopíldora asíncrona (32:42)
Tema 2: Aprendizaje no Supervisado
T2.1. Aprendizaje no Supervisado: Clustering (Presentación)
T2.2. Aprendizaje no Supervisado: Reducción de la dimensionalidad (Presentación)
T2.3. Aprendizaje no Supervisado: Reglas de asociación (Presentación)
Material-Tema 2
Sesión 1-Videopíldora síncrona (66:32)
Sesión 2-Videopíldora síncrona (81:48)
Tema 3: Aprendizaje Supervisado
T3. Aprendizaje Supervisado (Presentación)
Material-Tema 3
T3. Aprendizaje Supervisado: conceptos básicos-Videopíldora asíncrona (30:34)
Sesión 3-Videopíldora síncrona (78:35)
Sesión 4-Videopíldora síncrona (77:31)
Tema 4: Introducción a Deep Learning
T4. Introducción a Deep Learning (Presentación)
Material-Tema 4
T4. Introducción a Deep Learning-Videopíldora asíncrona (29:07)
Encuesta
Encuesta
T2.1. Aprendizaje no Supervisado: Clustering (Presentación)
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