Habilitado el CURSO GRATIS de R para programar árboles de decisión en menos de 1 semana
Hablando de ciencia de datos, los modelos basados en árboles, como los árboles de decisión, los bosques aleatorios y los árboles potenciados, son herramientas poderosas en el campo del aprendizaje automático debido a su capacidad para manejar relaciones no lineales y complejas en los datos. Estas técnicas pueden proporcionar predicciones mucho más precisas, por eso se vuelven populares cuando se trata de evaluar datos en áreas industriales y de investigación.
Dicho esto, el curso de « Machine Learning with Tree-Based Models in R» presentado en la plataforma Datacamp, es una formación integral diseñada para dotar a los estudiantes de las habilidades necesarias para utilizar técnicas avanzadas de aprendizaje automático en el entorno R. Este curso está enfocado en el uso del paquete tidymodels, una colección de paquetes en R diseñada para facilitar el modelado y el análisis de datos.
El curso no tiene un límite de tiempo, básicamente tú ocupas y distribuyes el tiempo que gustes sin presiones de instructores en vivo o tareas pendientes. A continuación, te daremos un desglose completo del temario del curso en los 4 módulos con los que se presenta:
TEMARIO
Módulo 1: Árboles de clasificación
El primer módulo introduce a los estudiantes a los árboles de clasificación, que son una forma de modelo basado en árboles utilizado para predecir categorías discretas. Los estudiantes aprenderán a construir árboles de decisión, una técnica que divide los datos en subconjuntos basados en características predictivas, para predecir la probabilidad de que un paciente sufra diabetes. Este módulo también cubre cómo dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba y cómo evaluar el rendimiento del modelo utilizando medidas de precisión, sensibilidad y especificidad.
Módulo 2: Árboles de regresión y validación cruzada
En el segundo módulo, el enfoque se traslada a los árboles de regresión, que son utilizados para predecir valores continuos. Los estudiantes trabajarán con un conjunto de datos de calificación de chocolate para construir árboles de regresión y evaluarán el rendimiento del modelo utilizando métricas de error como el error cuadrático medio. Además, se introducirá la validación cruzada, una técnica que ayuda a mitigar el sobreajuste y proporciona una evaluación más robusta del modelo.
Módulo 3: Hiperparámetros y modelos de conjunto
El tercer módulo se centra en la optimización de hiperparámetros y el uso de modelos de conjunto. Los modelos de conjunto, como los bosques aleatorios y el ensacado, combinan múltiples modelos para mejorar la precisión y robustez de las predicciones. Los estudiantes aprenderán a ajustar los hiperparámetros de estos modelos y a interpretar las curvas ROC para evaluar su rendimiento. Con este módulo aprenderás, por ejemplo, cómo predecir la probabilidad de abandono de clientes en un contexto de riesgo crediticio.
Módulo 4: Árboles potenciados
El último módulo introduce a los estudiantes a los árboles potenciados, una técnica avanzada que utiliza el aumento de gradiente para mejorar el rendimiento de los modelos predictivos. Los árboles potenciados construyen una serie de modelos que corrigen los errores de los modelos anteriores, creando así un modelo final que tiene una mayor precisión. Los estudiantes aprenderán a ajustar los parámetros de estos modelos y a comparar diferentes modelos para seleccionar el mejor para la producción.
Instructor
Sandro Raabe es el instructor de este curso. Con una sólida formación en ciencia de datos y una amplia experiencia en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático.
