Introducción al machine learning para las ciencias de la salud

El Machine Learning es un área de la Inteligencia artificial que desarrolla modelos computacionales que tienen la capacidad de ajustarse automáticamente a un conjunto de datos o descubrir patrones dentro de un conjunto de datos. La aplicación de Machine Learning a las ciencias de la salud es una área de alto impacto que puede tener muchos beneficios para los pacientes.

Facilitar al estudiante el aprendizaje de los principales métodos de Machine Learning utilizando el lenguaje de programación Python.

• Comprender las bases teóricas de los métodos de Machine Learning supervisado y no supervisado.
• Comprender las técnicas de ajuste y validación de modelos de Machine Learning.
• Utilizar el lenguaje de programación Python para resolver las tareas de Machine Learning supervisado y no supervisado.

• Aprendizaje automático.
• Aprendizaje supervisado y support vector machines.
• Métodos basados en árboles y validación de modelos.
• Aprendizaje no supervisado.
• Deep learning

Profesional de la salud o de la ingeniería con interés en aplicar métodos de Machine Learning a la ciencias de la salud.

Clases teóricas, tutoriales de código y laboratorios de trabajo.

• Este curso es evaluado
• Otra forma de evaluación: Proyecto de ciencia de datos.