Resumen del curso ENTRENAMIENTO DE MODELOS EN SISTEMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)

Objetivos
Entrenamiento de modelos en sistemas de inteligencia artificial basados en aprendizaje automático
 
Contenido
1. Técnicas estadísticas en el ámbito del aprendizaje automático
Técnicas estadísticas para el análisis exploratorio de datos, transformaciones simples
Reducción de la dimensión de las muestras
Características
Distribuciones de probabilidad
Técnicas de representación gráfica aplicables a la representación de variables en muestras
Histogramas
Diagrama de dispersión y otras técnicas
Técnicas de transformación de datos de entrada
Técnicas aplicadas a cada variable de manera singular
Escalado a valores dentro de un rango
Normalización a media cero y desviación típica uno
Funciones matemáticas de una o más variables
Logaritmo
Transformación exponencial
Raíz cuadrada
Xn
Seno
Coseno
Tangente hiperbólica
Otras transformaciones
2. Técnicas estadísticas en el ámbito del aprendizaje automático (parte ii)
Técnicas aplicadas a todas las variables de entrada
Técnicas de aumento de la dimensión de las muestras
Técnicas de reducción de la dimensión de las muestras
Análisis de componentes principales (pca)
T-sne
Autoencoders basados en redes neuronales
Herramientas software que implementen técnicas estadísticas en el ámbito del análisis de datos