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Desarrollo de modelos de aprendizaje supervisado (clasificación, regresión robusta, regresión logística, árboles de decisión, bosques aleatorios), no-supervisado (clusters, reducción de dimensionalidad, sistemas de recomendación) y de aprendizaje profundo (redes neuronales), así como de modelos de procesamiento de lenguaje natural y de modelos de procesamiento de imágenes utilizando Python y R.

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