Referencias Bibliográficas: [Witten et al., 2016]
Temas
- Introducción y objetivos del curso. Terminología básica. Big data?, Necesidad de aprendizaje de máquina, Ambientes para el aprendizaje de máquina, Minería de Datos, Casos de Estudio.
- Paradigmas de aprendizaje de máquina, Clasificación, Clustering. Ejemplos de aplicación, Herramientas de ML, Weka, Información de entrada.
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM
