Técnicas Avanzadas de Machine Learning para Investigación Científica (II): Métodos de Ensamble de árboles

El objetivo del curso es aprender a aplicar con R las principales técnicas de Aprendizaje automático en investigación científica, comprendiendo en profundidad cómo funcionan. El curso tiene una fuerte componente práctica (≈ 80%), con numerosos ejercicios prácticos procedentes de investigaciones reales, cuya programación, resolución e interpretación se va viendo simultáneamente con la teoría.

Impartido por Manuel Mendoza García, Científico Titular del MNCN-CSIC

Dirigido a: investigadores de cualquier nivel académico.

Requisitos: conocimientos básicos de R

Haber cursado el módulo Técnicas Avanzadas de Machine Learning I: Árboles de Decisión o alguno de los cursos ofertados en convocatorias anteriores, puesto que cada uno de ellos se apoya en los conocimientos del anterior.

Fechas: del 3 al 21 de octubre de 2024

Horario:  las clases en directo serán de 16:30 a 19:30 h 

Lugar: presencial en la sala de juntas del MNCN y online* a través de Zoom

*Las clases en diferido estarán disponibles hasta el 30 de noviembre

Inscripción: mcnc104@mncn.csic.es

Más información en el siguiente enlace.