Curso: Arboles para la toma de Decisiones

Curso: Arboles para la toma de Decisiones

Los árboles de decisión son una de las técnicas más utilizadas para el aprendizaje supervisado y son muy adecuados en la resolución de problemas de clasificación.
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Descripción
La representación de conocimiento mediante árboles de decisión es el resultado de una tarea de inducción consistente en encontrar el árbol que mejor encaje con los datos de ejemplo disponibles ya clasificados.

Los árboles de decisión son una de las técnicas más utilizadas para el aprendizaje supervisado y son muy adecuados en la resolución de problemas de clasificación.

En este curso se tratarán aspectos relevantes acerca de los árboles de decisión, así como su aplicación en el proceso de toma de decisiones.

Fundamentación
Analizar las ventajas y desventajas de los árboles de decisión.
Conocer el método de selección de atributos para generar un árbol de decisión.
Estudiar los algoritmos que se utilizan para inducción de árboles de decisión.
Aprender los disitintos métodos para el ajuste del árbol de decisión.

Condiciones Especiales

Este Curso se realiza en nuestra plataforma de Formación Continuada. Una vez hayas adquirido el curso no olvides revisar tu carpeta de correo no deseado, que es donde te llegará un mail con todas las instrucciones. Recuerda que una vez nos envíes los datos, las altas se realizan en 72 horas laborables.

Estos cursos son completamente interactivos y no precisan tutor, son autoevaluables y podrás descargarte el Diploma al finalizar.

Si no ha recibido el mail con las instrucciones escriba por favor a: Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Usted necesita tener Javascript activado para poder verla.

Clases

  1. Los árboles de decisión como técnica de representación del conocimiento.

Cuándo es adecuado el uso de los árboles de decisión. Ventajas y desventajas de los árboles de decisión. 2. Tarea de inducción.

  1. Algoritmo ID3: algoritmo básico de aprendizaje.

Cómo seleccionar el atributo cuyo conocimiento aporta mayor información. 4. Espacio de hipótesis.

En qué se basa ID3 para generalizar el árbol de decisión. 5. Criterios de selección de atributos.

Índice Gini. Proporción de ganancia. 6. Sobreajuste y poda de árboles.

Cómo saber el tamaño del árbol adecuado. 7. Precisión de la clasificación.

  1. Algoritmo C4.5: simplificación de árboles de decisión mediante poda.

Estimación de la precisión en C4.5. 9. Herramienta software para el análisis de conocimiento: Weka.

Ejemplo ejecución algoritmo C4.5 (J48 en Weka).

Testimonios

Compré este curso para mejorar mi currículum y he descubierto que aunque no tiene muchísimas horas, es justo lo que necesitaba. Muy contento.

Angel Garrido

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