Temario de Machine Learning

Capítulo 1: Introducción al Machine Learning

1.1. ¿Qué es Machine Learning?
1.2. Diferencias entre Machine Learning, Inteligencia Artificial y Deep Learning
1.3. Aplicaciones del Machine Learning en la vida real
1.4. Tipos de Machine Learning: Supervisado, No Supervisado y por Refuerzo
1.5. Breve historia y evolución del Machine Learning

Capítulo 2: Fundamentos Matemáticos y Estadísticos

2.1. Álgebra lineal: Vectores, matrices y operaciones básicas
2.2. Cálculo: Derivadas, gradientes y optimización
2.3. Probabilidad y estadística: Distribuciones, esperanza, varianza y teorema de Bayes
2.4. Conceptos clave: Overfitting, underfitting y sesgo-varianza

Capítulo 3: Preprocesamiento de Datos

3.1. Importancia del preprocesamiento en Machine Learning
3.2. Limpieza de datos: Manejo de valores faltantes y outliers
3.3. Transformación de datos: Normalización y estandarización
3.4. Codificación de variables categóricas (One-Hot Encoding, Label Encoding)
3.5. Reducción de dimensionalidad: PCA (Análisis de Componentes Principales)

Capítulo 4: Aprendizaje Supervisado

4.1. Conceptos básicos de aprendizaje supervisado
4.2. Regresión lineal y regresión logística
4.3. Árboles de decisión y bosques aleatorios (Random Forest)
4.4. Máquinas de soporte vectorial (SVM)
4.5. Evaluación de modelos: Métricas de precisión, recall, F1-score y matriz de confusión

Capítulo 5: Aprendizaje No Supervisado

5.1. Conceptos básicos de aprendizaje no supervisado
5.2. Agrupamiento (Clustering): K-Means, DBSCAN y clustering jerárquico
5.3. Detección de anomalías
5.4. Reducción de dimensionalidad: t-SNE y UMAP
5.5. Aplicaciones prácticas del aprendizaje no supervisado

Capítulo 6: Aprendizaje por Refuerzo

6.1. Conceptos básicos del aprendizaje por refuerzo
6.2. Agentes, entornos y recompensas
6.3. Proceso de decisión de Markov (MDP)
6.4. Algoritmos clave: Q-Learning y Deep Q-Networks (DQN)
6.5. Aplicaciones en robótica y juegos

Capítulo 7: Redes Neuronales y Deep Learning

7.1. Introducción a las redes neuronales artificiales
7.2. Perceptrón y perceptrón multicapa (MLP)
7.3. Funciones de activación: ReLU, sigmoide y tanh
7.4. Redes neuronales convolucionales (CNN) para imágenes
7.5. Redes neuronales recurrentes (RNN) para series de tiempo

Capítulo 8: Optimización y Ajuste de Modelos

8.1. Técnicas de optimización: Descenso de gradiente y variantes (SGD, Adam)
8.2. Regularización: L1, L2 y Dropout
8.3. Ajuste de hiperparámetros: Grid Search y Random Search
8.4. Validación cruzada (Cross-Validation)
8.5. Herramientas para optimización: Optuna y Hyperopt

Capítulo 9: Herramientas y Frameworks de Machine Learning

9.1. Introducción a Python para Machine Learning
9.2. Librerías esenciales: NumPy, Pandas, Matplotlib y Seaborn
9.3. Frameworks de Machine Learning: Scikit-Learn, TensorFlow y PyTorch
9.4. Herramientas de visualización: Tableau y Power BI
9.5. Plataformas en la nube: Google Colab, AWS SageMaker y Azure ML

Capítulo 10: Ética y Futuro del Machine Learning

10.1. Ética en Machine Learning: Sesgos y fairness
10.2. Privacidad de datos y protección de la información
10.3. Explicabilidad de modelos (Explainable AI)
10.4. Tendencias actuales: AutoML, Federated Learning y GPT
10.5. El futuro del Machine Learning y su impacto en la sociedad