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Machine Learning en Stata 16: Árboles de Decisión y Ensemble Learning

Descripción:

En esta presentación abordaremos los conceptos de árboles de decisión y ensemble learning, que hoy en día son muy utilizados para la clasificación o la regresión de sistemas complejos. Igualmente, realizaremos un ejercicio práctico en Stata 16 aplicando el método Random Forest.

Información General:

Duración:
1 hora
Fecha Inicio:
Jue. 25 de Jun de 2020
Horarios:
3:00 P.m San José de Costa Rica
4:00 pm Bogotá - Quito - Lima - CDMX
5:00 p.m La Paz - Caracas - Santiago de Chile
6:00 p.m Buenos Aires

Dirigido a:

Profesionales, docentes, analistas, investigadores y estudiantes interesados en conocer y aplicar la técnica de árbol de decisión, y métodos de ensemble learning.

Objetivo:

Realizar una introducción a los conceptos de Machine Learning y a las herramientas con las que cuenta Stata 16 para realizar procedimientos relacionados.

Temario:

1. Introducción al Machine Learning
  • Métodos de Aprendizaje.
  • Recomendaciones.
2. Árbol de Decisión
  • Conceptos.
  • Métodos de Construcción de Árbol.
  • Funciones de Costo Clasificación y Regresión.
3. Ensemble Learning
  • Bagging y Pasting.
  • Boosting y Stacking.
4.  Random Forest
  • Conceptos.
  • Aplicación en Stata 16.

Instructores:

Franco Andrés Mansilla Ibañez
Ingeniero Civil Industrial con Magister en Finanzas en la Universidad de Chile. Actualmente, se encuentra trabajando como Analista Gestión de Riesgo Senior del Banco Santander en Chile. Se ha desempeñado como Analista en Investigación Económica y Financiera para académicos de la Universidad de Chile y Banco Central de Chile en temas de Mercados de Capitales, Eficiencia de Mercado, Riesgo Financiero, Econometría y Estadística. En el área académica ha sido catedrático en temas como: Probabilidad y Estadística, Econometría Financiera, Formulación y Evaluación de Proyecto, y en ramas de ingeniería como Investigación de Operaciones y Taller de Ingeniería Civil Industrial.

Tarifas:

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