Aprendizaje Automático para el Análisis de Datos: Modelado de Clasificación

Resumen

¡Aprendizaje automático simplificado con Excel! Clasificación para análisis de datos avanzado e inteligencia empresarial (¡sin programación!)

Programa de estudio

- Introducción a la Clasificación -- Visión general de la Clasificación en el Aprendizaje Automático -- Diferencias entre Clasificación y Regresión - Preparación de Datos para Clasificación -- Técnicas de Preprocesamiento de Datos -- Manejo de Valores Faltantes -- Escalado y Transformación de Características -- Desbalance de Clases y Métodos de Remuestreo - Comprensión de Algoritmos de Clasificación -- Árboles de Decisión -- Vecinos Más Cercanos (k-NN) -- Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) -- Regresión Logística -- Naive Bayes -- Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo para Clasificación - Técnicas Avanzadas de Clasificación -- Métodos de Ensamble: Bagging, Boosting y Bosque Aleatorio -- Máquinas de Aumento de Gradiente (GBM) y XGBoost - Evaluación de Modelos y Métricas de Rendimiento -- Matriz de Confusión -- Precisión, Recall y Puntaje F1 -- Curva ROC y AUC -- Validación Cruzada - Selección de Características y Reducción de Dimensionalidad -- Análisis de Componentes Principales (PCA) -- Importancia de Características - Implementación de Modelos de Clasificación -- Uso de Python para Aprendizaje Automático -- Biblioteca Scikit-learn para Clasificación -- Entrenamiento y Prueba de Modelos - Aplicaciones del Mundo Real de la Clasificación -- Aplicación en Finanzas, Cuidado de la Salud y Marketing -- Estudios de Caso - Mejores Prácticas y Consejos para Proyectos de Clasificación -- Manejo del Overfitting y Underfitting -- Ajuste de Hiperparámetros - Tendencias Futuras y Direcciones de Investigación -- IA Explicable e Interpretabilidad en Clasificación -- Avances Recientes en Algoritmos de Clasificación - Proyecto Final -- Diseño e Implementación de un Modelo de Clasificación para un Conjunto de Datos del Mundo Real

Enseñado por

Maven Analytics and Joshua MacCarty

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