Primeros pasos en Machine Learning y regresión lineal
Información sobre el evento
Descripción
Se oye mucho hablar sobre big data y el machine learning, así como de modelaje de datos y modelos predictivos, pero ¿cuál es la matemática que hay detrás de todo esto y cómo podemos utilizarla?
Los modelos predictivos se basan en algoritmos matemáticos, la comprensión de estos algoritmos es básica para después resolver cualquier problema que se nos plantee.
En este taller, presentaremos los tipos de modelos predictivos de machine learning y plantearemos cómo resolver un problema utilizando un modelo sencillo, la regresión lineal.
Para terminar, veremos cómo implementar un modelo en Python utilizando librerías como Pandas y Sklearn.
¿Te apuntas?
Qué veremos
- Introducción al Data Science
- Tipos de modelos
- Función de coste
- Modelo regresión lineal
- Implementación del modelo
- Validación del modelo
Requisitos
- Tener frescas las matemáticas básicas.
- Tener instalado Spyder o cualquier otro entorno de desarrollo interactivo de Python.
- Muchas ganas de aprender.
Sobre Josep Miquel Porcar
Josep Miquel Porcar es matemático y estadístico con experiencia en el campo del Business Intelligence y el Data Science, además ha trabajado en proyectos de investigación en programación operativa en la UPF y en el IRB. Actualmente es Head Teacher del Data Science Bootcamp de NEOLAND en el Campus Barcelona.
