Resumen del curso Preparacion de modelos en sistemas de Inteligencia Artificial (IA)

Objetivos
La comprensión de algoritmos de reducción de dimensionalidad e interpretar y utilizar eficazmente las variables ocultas generadas por estos métodos para obtener una representación significativa y útil de los datos.

Seleccionar adecuadamente el tipo de gráfico o visualización más apropiado para los datos en cuestión, considerando su naturaleza y los objetivos de análisis y crear visualizaciones claras, precisas y estéticamente atractivas que faciliten la comprensión y la interpretación de los datos por parte del público objetivo.

Habilidad para interpretar y describir la información presentada en los gráficos, demostrando comprensión del contenido y su relevancia para el contexto específico.
 
Contenido
1. Visualización de datos y resultados en el aprendizaje automático
1.1. Técnicas de visualización de datos y resultados
•Gráficas de dispersión
•Histogramas
•Mapas de color/densidad
•Curva roc
1.2. Herramientas de software aplicables a técnicas de representación de datos y de resultados
•Python
•R
•Data wrapper
•Power bi
•Otras herramientas