Clase 02 - Machine Learning y Redes Neuronales: Introducción - (Junio 16, 2021)

Objetivos de la clase.

Utilizar la librería Keras para resolver problemas simples en Machine Learning.

• Representar problemas de regresión lineal, regresión logística y análisis de componentes principales en términos de redes neurales.
• Implementarlos usando la librería Keras apoyada en TensorFlow.
• Con las herramientas dadas explorar modelos más complicados.

Actividades Antes de la Clase

• Repasar los conceptos presentados en la clase 01: Machine Learning, Deep Learning, Aprendizaje Supervisado y no-Supervisado, Overfitting, Cross Validation.
• Buscar los algoritmos de regresión lineal, regresión logística y análisis de componentes principales y entender globalmente de qué se trata y cuál problema busca resolver.

Materiales de apoyo

• Regresión lineal.
• Regresión logística.
• Análisis de componentes principales.
• Jupyter Notebooks.

Video

Al finalizar estos contenidos

El estudiante tendrá una idea elemental de cómo implementar una red neuronal profunda (Deep Learning) usando la librería Keras.

• Atacar un problema de regresión lineal usando redes neurales.
• Atacar un problema de clasificación mediante una regresión logística usando redes neurales.
• Realizar reducción dimensional mediante análisis de componentes principales usando un encoder lineal.