Código

CC66S

Créditos

Duración

24 HORAS

Valor Individual

30 UF

Fecha Inicio

20/08/2024

Objetivos

Al finalizar este curso se espera que los estudiantes entiendan los fundamentos del aprendizaje automático o “machine learning” y puedan aplicar métodos de clasificación y regresión a problemas reales. El curso tiene un efoque práctico y se concentra principalmente en técnicas supervisadas.

Contenidos

Introducción a Machine Learning.
Regresiones lineales.
Regresión logística.
Árboles de decisión y Random Forest.
Support Vector Machines.
Ensambles de Clasificadores.
Reducción de Dimensionalidad.

Bibliografía

Géron, Aurélien. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. O'Reilly Media, 2019.
Bishop, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. springer, 2006.

Bibliografía

Géron, Aurélien. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. O'Reilly Media, 2019.
Bishop, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. springer, 2006.

Profesores

Felipe Bravo Márquez

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Descuentos y Forma de Pago

Descuentos

50% funcionarios de la Universidad de Chile - jornada de 44 horas - o sus cargas (contrata o planta con nombramiento superior a 1 año).
30% para afiliados a Caja los Andes y otras instituciones con convenio firmado.
30% para ex-estudiantes de pregrado, magíster, doctorado, diplomas y cursos de educación continua de la Universidad de Chile.
30% para mujeres.
30% para personas provenientes de pueblos originarios, regiones y extranjeras/os no residentes en Chile.
30% funcionarias/os del estado - jornada desde 22 horas (contrata o planta con nombramiento superior a 1 año).
30% por grupo (3 o más personas de una misma institución o empresa).
25% funcionarios de la Universidad de Chile - jornada de 22 horas - o sus cargas (contrata o planta con nombramiento superior a 1 año).
25% por grupo (2 personas de una misma institución o empresa).

Importante: Los descuentos NO son acumulables entre sí y al momento de postular se deben acompañar los documentos que acrediten la calidad que habilita a obtener el descuento.