Fundamentos de Machine Learning

1. Introducción al Machine Learning y su impacto en los negocios

Comprender qué es el aprendizaje automático, cómo funciona y por qué está transformando la forma en que operan las empresas.

2. Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo

Conocer las principales categorías de algoritmos y en qué situaciones se aplica cada una

3. Flujo de trabajo en un proyecto de Machine Learning

Etapas esenciales: recolección de datos, limpieza, entrenamiento, validación, predicción y evaluación de resultados.

4. Algoritmos clave y sus aplicaciones empresariales

Exploración práctica de modelos como regresión, árboles de decisión y clustering, aplicados a casos reales