Módulo 7. Stacking

Los algoritmos de Stacking representan una técnica avanzada y poderosa en el campo del aprendizaje automático, diseñada para mejorar la precisión y la robustez de los modelos predictivos. Este enfoque innovador se basa en la idea de combinar las predicciones de varios modelos base, utilizando un meta-modelo para integrar estas predicciones y generar una predicción final más precisa y generalizable. Este curso explora en detalle los fundamentos teóricos y prácticos de los algoritmos de Stacking, desde su conceptualización hasta su implementación y optimización eficaz. Los participantes aprenderán cómo construir y entrenar múltiples modelos base, cómo seleccionar el meta-modelo apropiado y cómo ajustar los parámetros clave para lograr el mejor rendimiento predictivo. A través de ejemplos prácticos y estudios de caso, los estudiantes explorarán las aplicaciones de los algoritmos de Stacking en una variedad de dominios, incluyendo clasificación, regresión y análisis de series temporales. Al comprender y dominar los algoritmos de Stacking, los profesionales del aprendizaje automático pueden mejorar significativamente la precisión y la confiabilidad de sus modelos, abriendo nuevas posibilidades para resolver desafíos complejos en campos como la medicina, las finanzas, la agricultura y más. Este curso ofrece una perspectiva integral y práctica sobre una técnica de vanguardia en el campo del aprendizaje automático, preparando a los participantes para enfrentar con éxito los desafíos del análisis predictivo en el mundo actual.