Machine learning
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En este curso aprendí a tomar meores decisiones en mi trabajo, ya que puedo diseñar y aplicar algorítmos que me permiten medir el desempeño. Además me permitió conocer más a fondo como funciona la inteligencia artificial.
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Curso
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El aprendizaje automático de las máquinas puede revolucionar el mundo tecnológico.
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Tipología
Taller
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Metodología
Online
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Horas lectivas
25h
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Inicio
Fechas a elegir
¿Te dedicas al análisis de datos? ¿Estás interesado en diseñar una IA que sea capaz de realizar esa tarea de manera eficiente? Las computadoras son cada vez más potentes y poseen mejores capacidades, tanto es que actualmente pueden realizar tareas muy complejas y trabajar de un modo similar al cerebro humano, el curso de Machine learning es lo que necesitas si deseas seguir aprendiendo sobre el rubro, gracias a una colaboración entre Emagister y CEDA Centro de Especialización en Data y Analítica está disponible el día de hoy.
En su ya conocida modalidad online, la que mayor demanda genera y mejores resultados, estudiar desde casa nunca fue tan sencillo e intuitivo, con tutorías personalizadas para comprender a fondo el material formativo que el centro te facilita.
El aprendizaje automático o más conocido como machine learning, es una rama de la ciencia informática, de la inteligencia artificial, que busca dotar a las máquinas de la capacidad de “aprender”, en realidad lo que se hace es analizar datos e identificar patrones, y de ese modo poder elaborar predicciones sobre el comportamiento, para mejorar la toma de decisiones, en el curso se ofrece una base de conceptos básicos como la formación y los conjuntos de pruebas, la adaptación y las tasas de error, así como también una gama de métodos de aprendizaje de máquinas basados en modelos y algoritmos, incluyendo regresión, árboles de clasificación, Bayes ingenuos y bosques aleatorios, con el fin de crear procesos completos de construcción de funciones de predicción, incluyendo la recolección de datos, la creación de características, los algoritmos y la evaluación.
Cuando estés listo, tan solo debes hacer clic en “Matricúlate ahora”, botón disponible aquí mismo en la web de Emagister, tras eso, completar el formulario de facturación y listo, muy pronto darás inicio al curso que necesitas.
Información importante
Documentos
- Ceda_007_machine_learning_compressed_compressed.pdf
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Identificar el aprendizaje automático, conocer las bondades del aprendizaje automático, clasificar de manera adecuada, dominar herramientas para el prototipaje de soluciones.
Directores generales, managers y otros directivos que quieran mejorar el performance de sus organizaciones implementando machine learning para aprovechar nuevas oportunidades de negocio. Profesionales en puestos de innovación que se quieran sumergir en la inteligencia artificial para desarrollar procesos de automatización y mejorar su toma de decisiones.
Deseable conocimientos previos en programación.
Recibirás una titulación propia de CEDA Centro de Especialización en Data y Analítica en "Machine learning".
Autoplaneado, avanza a tu ritmo de manera práctica con contenido de actualidad. Ejemplos reales. En el Centro de Especialización en Data y Analítica son un grupo de especialistas enfocados en dotar a los líderes de las herramientas necesarias para proponer y sustentar decisiones basadas en datos.
Un asesor te contactará por vía telefónica para resolver las dudas que tengas sobre el curso, y si lo deseas, realizar el proceso de matriculación junto a ti.
Opiniones
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En este curso aprendí a tomar meores decisiones en mi trabajo, ya que puedo diseñar y aplicar algorítmos que me permiten medir el desempeño. Además me permitió conocer más a fondo como funciona la inteligencia artificial.
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Lo recomiendan
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Usuario Anónimo
Materias
- Machine learning
- Crear modelos de aprendizaje
- Lenguaje de programación
- Random Forests
- Aprendizaje automático
- Inteligencia artificial
- Programación no lineal
- Programación lineal
Temario
¿Qué es el aprendizaje automático?
- 1 ¿Qué es la inteligencia artificial?
- 2 ¿Qué es el aprendizaje maquina?
- 3 ¿Cuáles son las técnicas de aprendizaje máquina?
Aprendizaje máquina práctico
- 1 ¿Qué es un framework de programación? (Tidy Models)
- 2 ¿Cómo se entrena un modelo?
- 3 Regresión Lineal
- 4 ¿Por qué es necesario separar los datos?
- 5 Separación de un data set en set de entrenamiento y set de prueba
Aprendizaje máquina práctico – clasificación
- 1 ¿Qué son los árboles de decisión?
- 2 ¿Cómo puedo medir el desempeño de un algoritmo de decisión?
- 3 ¿Qué es una matriz de confusión?
- 4 ¿Qué son las curvas ROC?
- 5 Implementado un árbol con Tidy Models
Random Forests
- 1 ¿Qué es un algoritmo de ensamble?
- 2 ¿Qué es un bosque de árboles de decisión (RF) y cómo se implementa Tidy Models?
- 3 ¿Qué son los hiperparámetros y para qué sirven?
- 4 ¿Qué es la validación cruzada?
Técnicas complementarias de Machine Learning
- 1 El problema de tener muchas dimensiones
- 2 ¿Cómo reducir el número de dimensiones con PCA?
- 3 Principal Component Analysis (PCA) para la visualización en tidy models
- 4 Usando PCA en la regresión lineal
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