Con este Curso en Técnicas de Aprendizaje supervisado II continuaremos aprendiendo enfoques y técnicas de aprendizaje supervisado. Comenzaremos explorando los árboles de decisión y los Ensembles o combinaciones de múltiples modelos de clasificación, cuándo utilizarlos dentro del ciclo de vida de un proyecto Machine Learning, y cuales son sus ventajas. También exploraremos los bosques aleatorios o Random Forest.
Con este Curso en Técnicas de Aprendizaje supervisado II continuaremos aprendiendo enfoques y técnicas de aprendizaje supervisado. Comenzaremos explorando los árboles de decisión y los Ensembles o combinaciones de múltiples modelos de clasificación, cuándo utilizarlos dentro del ciclo de vida de un proyecto Machine Learning, y cuales son sus ventajas. También exploraremos los bosques aleatorios o Random Forest.
El Curso en Técnicas de Aprendizaje supervisado IIproporciona 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 II
Al finalizar el Curso en Acciones de procesamiento de datosserás perfectamente capaz de:
Saber elegir, entrenar y evaluar algoritmos basados en árboles de decisión para tareas de clasificación y regresión.
Saber implementar modelos que combinen múltiples algoritmos de clasificación para lograr soluciones más robustas, bajo diferentes enfoques de combinación.
Plan de estudios
La estructura y materias del Curso en Técnicas de Aprendizaje supervisado II está organizada de la siguiente manera:
Regresión y clasificación con árboles de decisión
Combinación de clasificadores: Boostrapping, bagging y boosting
Regresión y clasificación con random forests
Proyecto
Profesor
Iván Palomares Carrascosa
Senior Research Scientist, training & learning consultant in AI/Data Science
Iván Palomares Carrascosa
Senior Research Scientist, training & learning consultant in AI/Data Science
Iván Palomares es investigador senior en el instituto Andaluz DaSCI de Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional, Universidad de Granada, desde Marzo 2020. Asimismo, es Director Académico del área de Big Data e IA en IEBS [...]
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Seguridad
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Empleo
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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 II
¿CUÁNDO EMPIEZA?
Empieza en Septiembre
¿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 II