Objetivo: Traer datos a MATLAB y organizarlos para su análisis, incluyendo la normalización de datos y la eliminación de observaciones con datos ausentes.

• Tipos de datos
• Tablas
• Datos categóricos
• Preparación de los datos

Objetivo: Uso de técnicas de aprendizaje no supervisado para agrupar observaciones basado en un conjunto de variables explicativas y descubrimiento de patrones naturales en un conjunto de datos.

• Aprendizaje no supervisado
• Métodos de agrupación (Clustering)
• Interpretación y evaluación de la agrupación

Objetivo: Uso de técnicas de aprendizaje supervisado para la modelación predictiva de problemas de clasificación. Evaluar la precisión de la predicción del modelo.

• Aprendizaje supervisado
• Entrenamiento y validación
• Métodos de clasificación

Objective: Reduce the dimensionality of a data set. Improve and simplify machine learning models.

• Cross validation
• Feature transformation
• Feature selection
• Ensemble learning

Objective: Use supervised learning techniques to perform predictive modeling for continuous response variables.

• Parametric regression methods
• Nonparametric regression methods
• Evaluation of regression models

Objective: Create and train neural networks for clustering and predictive modeling. Adjust network architecture to improve performance.

• Clustering with Self-Organizing Maps
• Classification with feed-forward networks
• Regression with feed-forward networks