📘 Descripción

Machine Learning con WEKA es un curso práctico para investigadores y profesionales que desean aplicar aprendizaje automático sin necesidad de programar. Trabajarás con WEKA Workbench para explorar datos, preprocesarlos y construir modelos de clasificación, regresión y clústering, evaluando su rendimiento y ajustándolos con buenas prácticas.

🧭 Contenidos del Curso

• Unidad 1: Introducción — Conceptos básicos de ML y entorno WEKA.
• Unidad 2: Minería de datos en WEKA — Exploración y análisis de datos.
• Unidad 3: Pre-análisis de datos — Tipos de datos, problemas comunes y diagnóstico inicial.
• Unidad 4: Preprocesamiento — Normalización, transformación y manejo de valores perdidos.
• Unidad 5: Análisis y algoritmos — Selección de atributos, estimación y evaluación.
• Unidad 6: Modelado — Clasificación, regresión y ensambles.
• Unidad 7: Optimización — Comparación de modelos, ajuste de hiperparámetros y predicciones.
• Unidad 8: Proyectos prácticos — Casos reales en clasificación binaria, multiclase y regresión.
• Unidad 9: Aprendizaje no supervisado — Clústering, elección del número de grupos y proyecto final.