Aprendizaje Automático Supervisado

Habilidades adquiridas:

• Implementación de algoritmos de clasificación y regresión (regresión logística, árboles de decisión, regresión lineal).
• Manejo de técnicas de validación cruzada y ajuste de modelos.
• Uso de métricas de rendimiento para evaluar modelos (precisión, recall, F1-score).
• Experiencia en la preparación de conjuntos de datos etiquetados para entrenamiento.
• Familiaridad con técnicas de regularización y optimización de hiperparámetros.
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