Aplicaciones de Reguralización en Machine Learning

La regularización en Machine Learning es un concepto fundamental que permite algunas veces hacer predicciones o cuando los métodos tradicionales no lo permiten. En este curso explicamos algunas de las razones por las cuales podría ser necesario utilizar algún tipo de regularización tales como: la maldición de la dimensión, la correlación o la dependencia algebraica. Estudiaremos distintos algoritmos que hace uso de este importante concepto como Ridge, Lasso, Árboles de decisión, SVM o Boosting. 

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The Pool, CDMX, México.

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