En esta experiencia educativa estudiarás el tipo de aprendizaje supervisado, empleado actualmente en importantes campos de aplicación como la visión artificial, el lenguaje natural y el reconocimiento de voz, entre otros.

El aprendizaje supervisado se enfoca en el uso de técnicas de clasificación y la regresión. Para realizar esto, los datos son etiquetados o categorizados por un humano, de modo que al algoritmo se le enseña o entrena a relacionar ejemplos de entrada con salidas o respuestas. 

Explorarás las bases de algoritmos básicos de predicción como la regresión lineal y logística. También conocerás como los arboles de decisión son fáciles de interpretar y se pueden emplear para determinar las acciones adecuadas a ejecutar en la solución de problemas.

Además, aprenderás a sacar el máximo provecho de los datos matemáticos en los problemas binarios aplicando máquinas de vectores de soporte, las cuales se usan en la detección de anomalías, la resolución de problemas de regresión, la categorización de texto, el análisis de series de tiempo o las aplicaciones de visión por computadora.

Finalmente, desarrollarás los programas computacionales que implementen algoritmos genéticos con el propósito de hallar solución a problemas como la predicción del comportamiento de los inversores en el mercado de valores, hasta el descifrado de mensajes codificados en tareas de seguridad informática.