Descripción
Tal vez los avances más innovadores en el aprendizaje de la máquina han venido de la aplicación del aprendizaje de la máquina a los problemas de clasificación.
En este curso, Construyendo Modelos de Clasificación con scikit-learn obtendrá la habilidad de enumerar los diferentes tipos de algoritmos de clasificación y de implementarlos correctamente en scikit-learn.
En primer lugar, aprenderá lo que la clasificación busca lograr, y cómo evaluar los clasificadores utilizando la precisión, la exactitud, la memoria y las curvas ROC.
A continuación, descubrirá cómo implementar varias técnicas de clasificación como la regresión logística, y la clasificación Bayes ingenua.
Entonces entenderá otras formas más avanzadas de clasificación, incluyendo aquellas que utilizan Máquinas Vectoriales de Apoyo, Árboles de Decisión y Descenso de Gradiente Estocástico.
Finalmente, completará el curso entendiendo los hiperparámetros que poseen estos diversos modelos de clasificación, y cómo pueden ser optimizados.
Cuando termine este curso, tendrá la habilidad y el conocimiento para seleccionar el algoritmo de clasificación correcto basado en el problema que está tratando de resolver, y también implementarlo correctamente usando scikit-learn.