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Curso en Técnicas de aprendizaje supervisado: Modelos binarios

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Inicio: 5 Enero 2023

40 horas

U$S 510

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Acreditación Serious eLearning

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Presentación del Curso

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 datos complejos. 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.

Este curso forma parte del Master en Data Science y Big Data. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.

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¿A quién va dirigido?

El Curso en Técnicas de aprendizaje supervisado: Modelos binarios proporciona 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

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Profesor

Juan José Silva Torres

Data Director en Ymedia

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Experiencia

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Seguridad

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Empleo

95% de nuestros alumnos está trabajando o emprende cuando finaliza sus estudios

Liderazgo

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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

Descubre el Futuro con la Metodología Agile de IEBS

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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