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Métodos Numéricos en Machine Learning

La IA avanza rápido, pero sus fundamentos siguen siendo esenciales. Este programa guía a los participantes paso a paso por los métodos numéricos que hacen posible el entrenamiento moderno de modelos. Es una introducción clara, práctica y accesible para quienes quieren entender cómo aprenden los modelos de machine learning.
Contáctanos
Construye una base sólida en los principios numéricos que impulsan el ML y prepárate para avanzar hacia temas más técnicos con confianza.
Duración
30 horas
Nivel
Avanzado
Young woman with long black hair smiling while working on a laptop indoors with soft lighting.

Qué ofrece el programa

Fundamentos sobre el entrenamiento de modelos
Descubre por qué los métodos numéricos importan y cómo influyen en los procesos de optimización. Aprenderás técnicas clave usadas para entrenar modelos reales.
Gradient descent explicado de forma sencilla
Comprende cómo funciona el descenso del gradiente, explora sus variaciones más comunes y entiende cómo se aplican estos métodos a la regresión lineal y a las redes neuronales.
Introducción a la potenciación del gradiente
Explora modelos de boosting, aprende a prevenir el sobreajuste y trabaja con herramientas modernas como CatBoost.

¿Para quién es este programa?

Personas sin experiencia previa en tecnología o TI
Quienes buscan una base matemática sólida para avanzar a temas más complejos
Equipos interesados en entender cómo funcionan los algoritmos de machine learning
Man wearing glasses and a black turtleneck sweater typing on a laptop at a wooden desk with a smartphone placed beside it.

Requisitos sugeridos

Te sientes cómodo con aritmética y álgebra básica
Disfrutas aprender paso a paso con ejemplos y práctica guiada
Quieres construir una base fuerte antes de avanzar hacia herramientas más complejas

Módulos del programa

A lo largo del programa trabajarás con Python para implementar métodos numéricos y observar cómo se comportan los algoritmos de entrenamiento en escenarios reales. También utilizarás CatBoost para entender los fundamentos del boosting moderno.

9 Módulos
Módulo 1. Introducción al curso
Módulo 2. Evaluación inicial
Módulo 3. Análisis de algoritmos
Módulo 4. Descenso de gradiente
Módulo 5. Entrenamiento de descenso de gradiente
Módulo 6. Potenciación del gradiente
Módulo 7. Proyecto final
Módulo 8. Evaluación final
Módulo 9. Conclusión

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