Machine Learning Techniques (TLG)

1.Identificar las metodologías para la selección de características observables más relevantes para la visualización o para el mejoramiento de la exactitud y/o precisión de un modelo de datos. 2.Diseñar las características observables más relevantes para la visualización o para el mejoramiento de la exactitud y/o precisión de un modelo de datos.

1.Interpretar la configuración que se ha utilizado para el desarrollo de modelos inteligentes no supervisado de datos utilizando scikit-learn de Python, poniendo especial atención en la selección adecuada del número de agrupaciones, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida. 2. Crear modelos inteligentes no supervisado de datos utilizando scikit-learn de Python, seleccionando el número de agrupaciones adecuadas y analizando la efectividad del modelo utilizando medidas de calidad, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida.

1.Seleccionar y configurar un modelo de aprendizaje supervisado utilizando las librerías de Numpy, Pandas y Scikit-learn de Python, y con el apoyo de un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) para resolver problemas de regresión y clasificación. Obtener el modelo con el mejor desempeño posible, cuidando en particular que no esté subajustado ni sobreajustado. 2.Obtener el modelo con el mejor desempeño posible, cuidando en particular que no esté subajustado ni sobreajustado.

1.Explorar la modelación de ML utilizando datos de aplicaciones reales. 2.Utilizar la modelación de ML utilizando datos de aplicaciones reales.

1.Explorar las herramientas matemáticas de cálculo diferencial, álgebra lineal y ML utilizando NumPy y scikit-learn para comprender los fundamentos de Ciencia de Datos. 2.Utilizar las herramientas matemáticas de cálculo diferencial, álgebra lineal y ML utilizando NumPy y scikit-learn para comprender los fundamentos de Ciencia de Datos.

1. Identificar metodologías de cada una de las etapas del pipeline de Procesamiento de Lenguaje Natural para que, en una etapa posterior, se permita desarrollar visualizaciones o modelos de IA. 2. Aplicar metodologías de cada una de las etapas del pipeline de Procesamiento de Lenguaje Natural para que, en una etapa posterior, se permita desarrollar visualizaciones o modelos de IA.

1.Identificar las etapas del pipeline de ML (Machine Learning) que se automatizan con 2.AutoML para diferentes herramientas. Identificar las etapas del pipeline de ML (Machine Learning) que se automatizan con AutoML para diferentes herramientas.