Año 2024
Universidad Nacional de Ingeniería
Facultad de Ingeniería Económica, Estadística y Ciencias Sociales
Maestría en Data Science
Ciclo 2

Advanced Supervised Machine Learning

👥 Alumno

@Kevin Perez Garcia

🤝 ¡Las observaciones, las recomendaciones y las contribuciones son bienvenidas!

📞 Para más consultas o colaboraciones, comuníquese a econ.perez.garcia.k@gmail.com.

📌 Información del curso

• Créditos: 2
• Cantidad de horas: 24
• Número de sesiones: 8
• Profesor: Manuel Valdivia Carbajal
• Software a usar: Entre sesiones puede utilizarse Python ó R

📌 Contenido del curso

• Tema 1. Comparación del rendimiento de generalización de modelos estadísticos y de modelos computacionales
• Tema 2. Modelo lightGBM y optimización de hiperparámetros
• Tema 3. Modelos lineales generalizados mixtos
• Tema 4. GAM y GAMLSS
• Tema 5. Credit scoring
• Tema 6. Introducción a la fase de producción en ML. Caso: modelo de inferencia de ingreso
• Tema 7. Inferencia de ingresos
• Tema 8. Modelos vía ensamble de algoritmos para clasificiación en credit scoring

Nota. Para el tema 6 no se compartió ningún material. Sin embargo, se tomaron apuntes en Notion.

📌 Contenido del curso

• Trabajo inicial. Modelos AdaBoost y LightGBM vs Modelo GAM
• Trabajo Final. Modelo de contactabilidad - Seguimiento de experimentos y ejecuciones