Modelos Supervisados
Insignia otorgada a
Carlos Andrés Bareño Murillo
Este módulo está enfocado en el desarrollo y aplicación de modelos supervisados de aprendizaje de máquina, fundamentales para tareas como clasificación y regresión en problemas reales de negocio. Se abordarán desde los algoritmos clásicos como regresión lineal, árboles de decisión y k-NN, hasta técnicas avanzadas como máquinas de soporte vectorial (SVM) y ensambles como Random Forest y XGBoost. Se utilizarán herramientas prácticas en Python, apoyadas por bibliotecas como scikit-learn.
Emitida el 22 sept 2025 por
Fundacion universidad
Emisor
Fundacion universidad
comunidad.virtual@uexternado.edu.co
Criterios
Explica los fundamentos teóricos de los modelos supervisados.
Implementa modelos de clasificación y regresión con datos reales.
Evalúa modelos utilizando métricas apropiadas.
Aplica técnicas de validación cruzada y optimización de hiperparámetros.
Interpreta resultados y comunica hallazgos de forma efectiva.
Habilidades:
Machine Learning Modelos Supervisados
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