Aprendizaje supervisado

Objetivos:

  • Crea funciones capaces de predecir el valor correspondiente a cualquier objeto de entrada válida a través de una serie de ejemplos.
  • Emplea técnicas de aprendizaje supervisado para deducir una función a partir de datos de entrenamiento.
  • Clasifica el tipo de aprendizaje supervisado requerido de acuerdo a una amplia gama de técnicas cada una con sus respectivas fortalezas y debilidades.

Temas:

  1. Principios generales para modelos supervisados
  2. Modelos estructurados o topológicos basados en aprendizaje supervisado
  3. Modelos de regresión logística
  4. Validación y selección del modelo óptimo