MACHINE LEARNING CON WEKA

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  Machine learning para la investigación

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  Bienvenido al curso virtual de machine learning para la investigación. El objetivo principal de este curso es que el alumnado sea capaz desarrollar experimentos avanzados de analítica de datos de manera muy sencilla dentro del modelado predictivo y, es decir, el conocido área de machine learning.

   
  

  Entre los diferentes software que existen de machine learning automatizado, destaca, sobre todos los demás, Weka Workbench, que es un software libre y gratuito. Este potente software nos ofrece un amplio espectro de opciones para utilizar machine learning sobre cualquier conjunto de datos que tengamos, ya sea de nuestros experimentos u obtenidos de diferentes bancos de datos libres, de manera muy sencilla, sin tener grandes conocimientos sobre el modelo matemático de un algoritmo y, lo más interesante, sin conocmientos de programación.
  

  
  En el silabo se detallan las actividades que deberá cumplir a lo largo del curso. Son ocho unidades temáticas, en las que contará con vídeos, actividades, temario, foros que le ayudarán a realizar el curso de manera eficiente y entretenida.

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    Avisos Forum
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  Sumilla del curso

  En esta primera sección se encuentra tres aspectos fundamentales antes de comenzar nuestro curso:

  1. Lo primero a ver es la sumilla o sílabo del curso que tiene toda la información sobre la programación docente.
  2. También, dispondrás de un vídeo de cómo están estructurados los cursos virtuales del la Universidad Peruana Cayetano Heredia.
     
  3. Además, se deberá ver el vídeo "Antes de empezar", el cual se le dará una inducción inicial al curso.

  Finalmente, recordarle que la estructura del curso está diseñada de manera que cada unidad está compuesta por una parte de teoría y otra de práctica. Cada una de las unidades dispondrá del PDF de lectura que tendrá todos los conceptos teóricos y varios vídeos que tendrá los conceptos prácticos que deberás reproducir usted en su estudio. Por tanto, es importante, antes de ver la parte de práctica, se entienda y estudie la parte de teoría.

  Así que nada, manos a la obra y cualquier duda ya sabéis que se deberá dejar en los foros .
  

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    0.2. Sumilla [Libro] File

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    Sumilla Book

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    0. Sumilla Page

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    Presentación Forum

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    Foro de la Unidad 0 Forum

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• Select section Unidad 1. Introducción

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  Unidad 1. Introducción

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• Select section Unidad 2. Machine learning con Weka

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  Unidad 2. Machine learning con Weka

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• Select section Unidad 3. Pre-Análsis y pre-tratamiento de datos

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  Unidad 3. Pre-Análsis y pre-tratamiento de datos

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• Select section Unidad 4. Pre-procesamiento de datos para Machine Learning

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  Unidad 4. Pre-procesamiento de datos para Machine Learning

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• Select section Unidad 5. Análisis de datos en Machine learning

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  Unidad 5. Análisis de datos en Machine learning

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• Select section Unidad 6. Fase de modelado en machine learning

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  Unidad 6. Fase de modelado en machine learning

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• Select section Unidad 7. Fase de predicción en Machine Learning

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  Unidad 7. Fase de predicción en Machine Learning

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• Select section Unidad 8. Proyectos completos en machine learning

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  Unidad 8. Proyectos completos en machine learning

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• Select section Aprendizaje No Supervisado - Clustering

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  Aprendizaje No Supervisado - Clustering

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  Sesiones de videoconferencia

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