Machine Learning con modelos basados en árboles en Python
Los modelos de Machine Learning basados en árboles no solo son muy poderosos, son además robustos frente a una gran variedad de adversidades. En este taller aprenderás cómo se puede aprovechar estos tipos de modelos y cómo evitar el problema de overtraining.
Impartido por:
Valoraciones de estudiantes:
Lo que aprenderás en este curso:
- Crear Pipelines de Sklearn para el entrenamiento de un modelo de Machine Learning.
- Entrenar modelos de arboles de decision, random forest y xgboost.
- Técnicas para reducir el overtraining con estos modelos.
- Evaluación y visualización de los resultados de estos modelos.
Requisitos del curso
Para la realización de este taller es necesario tener conocimientos sobre conceptos básicos de análisis de datos en Python utilizando Pandas
Te dejamos una selección de cursos, carreras y artículos
Machine Learning con clasificadores lineales en Python
Los modelos de Machine Learning basados en árboles no solo son muy poderosos, son además robustos frente a una gran variedad de adversidades. En este …
Curso de Machine Learning supervisado con Scikit-learn
Los modelos de Machine Learning basados en árboles no solo son muy poderosos, son además robustos frente a una gran variedad de adversidades. En este …
Dudas frecuentes
¿Cuál es el precio?
En OpenWebinars no vendemos cursos, talleres o laboratorios unitarios.
Tenemos diferentes tipos de suscripciones, que te dará acceso completo a todos los cursos de la plataforma y a los nuevos que vamos lanzando, siempre y cuando tu suscripción esté activa (como Spotify con la música o Netflix con las películas y series).
¿Eres una empresa? Tenemos planes especiales para ti. Consúltanos aquí.
¿Cuándo comienza el taller?
En OpenWebinars ni los cursos ni los talleres tienen fecha de inicio o final.
Cada taller tiene una fecha de publicación y desde ese día lo tienes 100% disponible si estás suscrito a alguno de nuestros planes.
