Módulo 3. Árboles de clasificación y regresión

El aprendizaje automático se ha convertido en un pilar fundamental en la era de la inteligencia artificial, donde los algoritmos de ensemble destacan por su capacidad para mejorar la precisión y la generalización de los modelos predictivos. Este curso se centra en los algoritmos de ensemble, con especial énfasis en su relación con los árboles de decisión. Comprender los árboles de decisión es fundamental para dominar los métodos de ensemble, ya que estos últimos se basan en gran medida en la combinación de múltiples modelos de árboles de decisión. Este enfoque en los árboles de decisión como piedra angular permite a los estudiantes adquirir una comprensión profunda de los principios subyacentes de los algoritmos de ensemble, así como de sus aplicaciones en una variedad de problemas del mundo real. A través de ejemplos prácticos y casos de estudio, los participantes explorarán cómo los árboles de decisión forman la base para algoritmos de ensemble poderosos y versátiles, y cómo esta comprensión mejora significativamente su capacidad para diseñar, implementar y optimizar modelos predictivos precisos y robustos. Este curso proporciona una sólida base teórica y práctica para aquellos interesados en explorar y dominar el emocionante campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.