Facilitar al estudiante el aprendizaje de los principales métodos de Machine Learning supervisado utilizando el software R.

• Conocer las bases teóricas y objetivos de los principales métodos de Machine Learning supervisado.
• Utilizar el software R para resolver problemas de regresión y clasificación mediante métodos de Machine Learning supervisado.
• Comprender las técnicas de remuestreo y aplicarlas para la resolución de problemas.

• Regresión lineal
• Métodos de clasificación
• Métodos de remuestreo
• Métodos basados en árboles
• Support vector machine
• Redes neuronales

Estudiantes, profesores y profesionales interesados en el aprendizaje de métodos de Machine Learning.

Conocimientos básicos de estadística y software R.