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Traza:
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Sistemas de aprendizaje automático
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daw
arquitectura
01 - Arquitecturas de software
02 - Arquitectura por capas
03_1 - Capa presentación
03_2 - Capa presentación: idioma, paginación y roles
04 - Capa dominio
05 - Capa persistencia
dws
1eval
2eval
Desarrollo Web en entorno Servidor
dws_php
1eval
2eval
prog
1eval
2eval
3eval
Programación
spring
01 - Spring Boot
Seguridad: Filtros
Spring Security
ia
saa
1eval
2eval
8_ml_no_supervisado
Sistemas de aprendizaje automático
smr
sr
1eval
clase:ia:saa:start
Tabla de Contenidos
Sistemas de aprendizaje automático
1ª evaluación
2ª evaluación
07 - ML supervisado: Clasificación
08 - ML no supervisado
ML por refuerzo
Sistemas de aprendizaje automático
1ª evaluación
01 - Introducción IA
02 - Pandas
04 - Estadística
05 - Regresión lineal
06 - EDA: Preparación de datos
07 - SML: Regresión
2ª evaluación
07 - Análisis de la normalidad y normalización de datos
08 - Reducción de la dimensionalidad 1: Métodos de filtro
08 - Reducción de la dimensionalidad 2: Métodos de envoltura
09 - Validación
10 - Regularización
07 - ML supervisado: Clasificación
11 - SML Clasificación 1: Métricas
11 - SML Clasificación: Tipos de clasificadores
12 - Modelos clasificación 1: Regresión logística
12 - Modelos clasificación 2: kNN
12 - Modelos clasificación 3: SVM
12 - Modelos clasificación 4: - Árboles de decisión
12 - Modelos clasificación 5: Ensamblaje y Random Forest
08 - ML no supervisado
01 - Reducción de dimensionalidad
02 - Clustering
deteccion_anomalias
Clustering
K-Means
Agrupamiento jerárquico
Reducción de dimensionalidad
Análisis de componentes principales (PCA)
Detección de anomalías
ML por refuerzo
clase/ia/saa/start.txt
· Última modificación: 2023/05/04 13:33 por
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