5.º

Objetos de aprendizaje 24

• Modelado del KDD Minería de Datos · Machine Learning
• Métricas de interés y paradojas Minería de Datos · Machine Learning
• Reglas de asociación y Apriori Minería de Datos · Machine Learning
• Codificación de texto y categorías Feature Engineering · Machine Learning
• Interacciones y agregaciones temporales Feature Engineering · Machine Learning
• Transformaciones de variables Feature Engineering · Machine Learning
• Fuga de datos y optimismo Evaluación de Modelos · Machine Learning
• Métricas de regresión (MAE, RMSE, R²) Evaluación de Modelos · Machine Learning
• Matriz de confusión Evaluación de Modelos · Machine Learning
• Detección de anomalías Aprendizaje No Supervisado · Machine Learning
• Clustering jerárquico y DBSCAN Aprendizaje No Supervisado · Machine Learning
• Regresión regularizada Aprendizaje Supervisado · Machine Learning
• Gradient Boosting Aprendizaje Supervisado · Machine Learning
• Bagging y Random Forest Aprendizaje Supervisado · Machine Learning
• Selección de características Feature Engineering · Machine Learning
• Validación cruzada k-fold Evaluación de Modelos · Machine Learning
• Curva ROC y AUC Evaluación de Modelos · Machine Learning
• Precisión, exhaustividad y F1 Evaluación de Modelos · Machine Learning
• Reducción no lineal (t-SNE/UMAP) Aprendizaje No Supervisado · Machine Learning
• PCA aplicado Aprendizaje No Supervisado · Machine Learning
• Evaluar agrupamientos Aprendizaje No Supervisado · Machine Learning
• K-means por coordinación Aprendizaje No Supervisado · Machine Learning
• Máquinas de soporte vectorial Aprendizaje Supervisado · Machine Learning
• Árboles de decisión Aprendizaje Supervisado · Machine Learning

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