Diplomatura en Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático y sus Aplicaciones - 2024

Aprendizaje Supervisado

Este repositorio contiene el material de la materia Aprendizaje Supervisado de la Diplomatura en Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático y sus Aplicaciones de la Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación de la Universidad Nacional de Córdoba.

Equipo Docente

• Karim Nemer Pelliza
• Diego Gonzalez Dondo

Clases

Clase	Filmina	Notebook
1	Repaso (Regresión Lineal, Polinomial y Logística + Perceptrón) + Support Vector Machines	Regresión Lineal + Regresión Logística + Perceptrón + Support Vector Machines
2	SVM (SVC/SVR) + Redes neuronales + Naive Bayes	SVM + Kernels + Redes neuronales + Naive Bayes
3	Decision Tree + Random Forest + Bagging/Boosting/Voting	Decision Tree + Random Forest + Boosting
4	Sistemas de recomendación + Buenas prácticas en ML	Sistemas de recomendación + Buenas prácticas en ML

Competencia de Kaggle

El trabajo práctico establecido en la materia de Aprendizaje Supervisado fue la realización de una competencia de predicción de diabetes en pacientes utilizando métodos de aprendizaje supervisado. La competencia se encuentra en Kaggle y más información acerca de esta en el repositorio de GitHub de la materia.

El notebook utilizado para la competencia es diabetes_prediction, mientras que el notebook para entregar (con las tablas precargadas) es diabetes_prediction_to_submit.