Alta Calidad
Educativa
Bonificable
para empresas
Plataforma
Interactiva
Flexibilidad
Horaria
- Comprender los fundamentos de los modelos supervisados.
- Implementar y evaluar modelos de regresión y clasificación.
- Aplicar técnicas de preprocesamiento de datos para mejorar la calidad de los modelos supervisados.
- Explorar y aplicar algoritmos de clustering y técnicas de reducción de dimensionalidad.
- Analizar casos de uso específicos para modelos no supervisados.
- Evaluar la efectividad de los modelos no supervisados en la identificación de patrones.
- Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje por refuerzo.
- Implementar algoritmos de aprendizaje por refuerzo en entornos específicos.
- Analizar situaciones del mundo real donde el aprendizaje por refuerzo puede ser aplicado con éxito.
- Explorar arquitecturas de redes neuronales profundas.
- Implementar y entrenar modelos de deep learning.
- Analizar casos de estudio que destacan el impacto de los modelos profundos en diversas aplicaciones.
- Utilizar herramientas como Weka y Orange para implementar y experimentar con modelos de Machine Learning.
- Interpretar y visualizar resultados obtenidos a través de estas herramientas.
- Aplicar ejemplos prácticos utilizando conjuntos de datos específicos con Weka y Orange.
Ingenieros de Datos y Machine Learning. Profesionales que desean fortalecer sus habilidades en la implementación de modelos supervisados y no supervisados, aprendizaje por refuerzo y modelos profundos.
Científicos de Datos. Individuos involucrados en la recolección y análisis de datos, buscando avanzar en su comprensión y aplicación de técnicas avanzadas de Machine Learning y Deep Learning.
Desarrolladores de Software.Programadores que buscan incorporar modelos de Machine Learning en sus aplicaciones y proyectos, ya sea para mejorar la eficiencia o agregar capacidades predictivas.
Analistas de Negocios. Profesionales que desean utilizar herramientas de Machine Learning para extraer información valiosa y tomar decisiones informadas en el ámbito empresarial.
Tema 1.MACHINE LEARNING: MODELOS SUPERVISADOS
- MACHINE LEARNING - MODELOS SUPERVISADOS.
Tema 2.MACHINE LEARNING: MODELOS NO SUPERVISADOS
- MACHINE LEARNING - MODELOS NO SUPERVISADOS.
Tema 3.APRENDIZAJE POR REFUERZO
- EL APRENDIZAJE POR REFUERZO.
Tema 4.MODELOS PROFUNDOS (DEEP LEARNING)
- MODELOS PROFUNDOS - DEEP LEARNING.
Tema 5.EJEMPLOS CON WEKA/ORANGE
- EJEMPLOS CON WEKA / ORANGE.