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Descripción

Descripción del curso

Este curso asociado a la ruta de formación “Científico de Datos” cuenta con 5 capítulos, este busca capacitar y brindar información a personas con conocimientos avanzados de informática, matemáticas y estadística, sobre los modelos de clasificación basados en las máquinas vectores de soporte y cómo pueden ser aplicadas a problemas de clasificación.

Lo que aprenderás

  • Vectores de soporte
  • Separación por hiperplanos
  • Concepto y uso de Maximal Margin Classifier
  • Concepto y uso de Soft Margin
  • Resolución de problemas de clasificación

Requisitos

Este curso no requiere de conocimientos previos en programación; sin embargo, se recomienda haber desarrollado el curso Aprendizaje Supervisado – Regresión y Clasificación con Random Forests

Método de calificación

  • Las actividades evaluativas tienen una calificación de 0 a 5 con precisión de un decimal.
  • El Cuestionario Final tiene un valor del 60% sobre la nota total del curso.
  • El Cuestionario de Validación del laboratorio tiene un valor del 40% sobre la nota del curso
  • El curso se aprueba con una nota igual o superior a 3.5.
  • Se tendrán máximo 3 intentos por evaluación.

Nivel





Horas de dedicación

El curso tiene una duración de 8 horas para ser desarrollado por el estudiante.

Información de soporte

Características del curso

  • Foro Colaborativo 1
  • Capítulos 5
  • Vídeos 6
  • Cuestionarios 2
  • Laboratorio 1
  • Insignia Digital 1
  • Duración 8 horas
  • Idioma Español

¡Alcanza tu insignia!

¡Avalada por Credly!

$13.00 IVA incluido.

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Este curso asociado a la ruta de formación “Científico de Datos” cuenta con 5 capítulos, este busca capacitar y brindar información a personas con conocimientos avanzados de informática, matemáticas y estadística, sobre los modelos de clasificación basados en las máquinas vectores de soporte y cómo pueden ser aplicadas a problemas de clasificación.

Lo que aprenderás

  • Vectores de soporte
  • Separación por hiperplanos
  • Concepto y uso de Maximal Margin Classifier
  • Concepto y uso de Soft Margin
  • Resolución de problemas de clasificación

Requisitos

Este curso no requiere de conocimientos previos en programación; sin embargo, se recomienda haber desarrollado el curso Aprendizaje Supervisado – Regresión y Clasificación con Random Forests

Método de calificación

  • Las actividades evaluativas tienen una calificación de 0 a 5 con precisión de un decimal.
  • El Cuestionario Final tiene un valor del 60% sobre la nota total del curso.
  • El Cuestionario de Validación del laboratorio tiene un valor del 40% sobre la nota del curso
  • El curso se aprueba con una nota igual o superior a 3.5.
  • Se tendrán máximo 3 intentos por evaluación.

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El curso tiene una duración de 8 horas para ser desarrollado por el estudiante.

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Características del curso

  • Foro Colaborativo 1
  • Capítulos 5
  • Vídeos 6
  • Cuestionarios 2
  • Laboratorio 1
  • Insignia Digital 1
  • Duración 8 horas
  • Idioma Español

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Aprendizaje Supervisado – Clasificación con Máquinas Vector de Soporte

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Este curso asociado a la ruta de formación “Científico de Datos” cuenta con 5 capítulos, este busca capacitar y brindar información a personas con conocimientos avanzados de informática, matemáticas y estadística, sobre los modelos de clasificación basados en las máquinas vectores de soporte y cómo pueden ser aplicadas a problemas de clasificación.

Lo que aprenderás

  • Vectores de soporte
  • Separación por hiperplanos
  • Concepto y uso de Maximal Margin Classifier
  • Concepto y uso de Soft Margin
  • Resolución de problemas de clasificación

Requisitos

Este curso no requiere de conocimientos previos en programación; sin embargo, se recomienda haber desarrollado el curso Aprendizaje Supervisado – Regresión y Clasificación con Random Forests

Método de calificación

  • Las actividades evaluativas tienen una calificación de 0 a 5 con precisión de un decimal.
  • El Cuestionario Final tiene un valor del 60% sobre la nota total del curso.
  • El Cuestionario de Validación del laboratorio tiene un valor del 40% sobre la nota del curso
  • El curso se aprueba con una nota igual o superior a 3.5.
  • Se tendrán máximo 3 intentos por evaluación.

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Horas de dedicación

El curso tiene una duración de 8 horas para ser desarrollado por el estudiante.

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Características del curso

  • Foro Colaborativo 1
  • Capítulos 5
  • Vídeos 6
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  • Insignia Digital 1
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