El Curso en Técnicas de aprendizaje supervisado: Modelos binarios se centra en enfoques y técnicas de aprendizaje supervisado donde vamos a explorar los árboles de decisión: una familia de algoritmos de Machine Learning capaces de realizar tanto tareas predictivas de regresión como de clasificación, así como de manejar eficazmente datoscomplejos. Seguidamente, veremos qué son los Ensembles o combinaciones de múltiples modelos de clasificación, y los bosques aleatorios o Random Forest: un particular ejemplo de métodos Ensemble que entrena simultáneamente un conjunto de árboles de decisión y que, pese a su simplicidad, sigue siendo a día de hoy una de las técnicas de Machine Learning más poderosas.
El Curso en Técnicas de aprendizaje supervisado: Modelos binarios se centra en enfoques y técnicas de aprendizaje supervisado donde vamos a explorar los árboles de decisión: una familia de algoritmos de Machine Learning capaces de realizar tanto tareas predictivas de regresión como de clasificación, así como de manejar eficazmente datoscomplejos. Seguidamente, veremos qué son los Ensembles o combinaciones de múltiples modelos de clasificación, y los bosques aleatorios o Random Forest: un particular ejemplo de métodos Ensemble que entrena simultáneamente un conjunto de árboles de decisión y que, pese a su simplicidad, sigue siendo a día de hoy una de las técnicas de Machine Learning más poderosas.
El Curso en Técnicas de aprendizaje supervisado: Modelos binariosproporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:
Ingenieros que tengan por objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro de la Inteligencia Artificial
Programadores que tengan por objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo de la ciencia de datos para su desarrollo profesional
Analistas de datos con experiencia que quieran dar el salto a los aspectos más profundos de la tecnología
Competencias del Curso en Técnicas de aprendizaje supervisado: Modelos binarios
Al finalizar el Curso en Técnicas de aprendizaje supervisado: Modelos binarios serás perfectamente capaz de:
Saber ajustar un modelo binario utilizando modelos Naive Bayes y Support Vector Machine (SVM).
Saber validar un modelo binario mediante la curva ROC y el Área Bajo la Curva (AUC).
Plan de estudios
La estructura y materias del Curso en Técnicas de aprendizaje supervisado: Modelos binarios está organizada de la siguiente manera:
Clasificación binaria, multiclase y métricas. Curva ROC
Clasificación con Naive Bayes
Clasificación con Support Vector Machine (SVM)
Proyecto: Entreno de un clasificador y regresor
Profesor
Juan José Silva Torres
Data Director en Ymedia
Juan José Silva Torres
Data Director en Ymedia
Director de Data en Denstsu. Profesor del departamento de Estadística e Investigación Operativa (Universidad Complutense).Premio a la Excelencia Docente 2017 (UCM). PhD Candidate en deep learing, neurociencia y neuromarketing.
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Seguridad
93% de nuestros alumnos consiguen mejorar su situación al finalizar sus estudios
Empleo
95% de nuestros alumnos está trabajando o emprende cuando finaliza sus estudios
Liderazgo
Somos la escuela online nº1 según el CSIC y la nº2 según el ránking iberoamericano
Innovación
Metodología de aprendizaje basada en proyectos transversales, colaboración y práctica con el apoyo de los mejores expertos
Comunidad
Somos la mayor comunidad de profesionales digitales del mundo
Modelo de aprendizaje innovador
Aplicamos el Agile Learning con sprints semanales donde el alumno tiene unos objetivos y metas que cumplir y un proyecto donde poner en práctica los conocimientos que adquiere con la guía y supervisión de un mentor.
Aprendizaje práctico por proyectos
Trabajo en equipo
Discusiones y debates
Seguimiento de mentores
Materiales de apoyo
Clases en directo y grabadas
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Resumen del Curso en Técnicas de aprendizaje supervisado: Modelos binarios
¿CUÁNDO EMPIEZA?
Empieza en Enero
¿CUÁNTO DURA?
Tiene una duración de
40 horas
PRECIO DEL CURSO
Tiene una inversión total de
U$S 510
BECAS DISPONIBLES
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Solicita información
de Becas, Financiación y descarga el Folleto
Solicitud de Admisión: Curso en Técnicas de aprendizaje supervisado: Modelos binarios