Los algoritmos de Boosting representan una clase poderosa y ampliamente utilizada en el campo del aprendizaje automático debido a su capacidad para mejorar la precisión de los modelos predictivos. Este curso se enfoca en explorar los fundamentos teóricos y prácticos de los algoritmos de Boosting, así como en su aplicación en una variedad de problemas del mundo real. A lo largo del curso, los participantes profundizarán en conceptos clave como AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost, y LightGBM, comprendiendo cómo estos algoritmos iterativos mejoran progresivamente la capacidad predictiva combinando múltiples modelos débiles. Se examinarán detalladamente los principios subyacentes de Boosting, incluyendo la minimización de errores ponderados y la actualización secuencial de los pesos de las instancias. Además, se explorarán estrategias prácticas para el ajuste de hiperparámetros, la validación cruzada y la interpretación de modelos Boosting. A través de ejemplos prácticos y estudios de casos, los participantes adquirirán las habilidades necesarias para aplicar eficazmente algoritmos de Boosting en la resolución de problemas reales, mejorando así su capacidad para desarrollar modelos predictivos precisos y robustos en una variedad de dominios de aplicación. Este curso proporciona una sólida introducción a los algoritmos de Boosting para aquellos interesados en profundizar en el emocionante campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
