MACHINE LEARNING PARA ORGANIZACIONES

Infiniti Skill

Curso

En línea

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Descripción

  • Tipología

    Taller intensivo

  • Nivel

    Nivel iniciación

  • Metodología

    En línea

  • Idiomas

    Castellano

  • Duración

    Flexible

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Clases virtuales

    Sí

Este curso de Machine Learning proporcionará a los participantes los fundamentos teóricos y prácticos necesarios para entender, implementar y aplicar algoritmos de aprendizaje automático en diversos contextos corporativos.

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

Inicio

En línea

Inicio

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Acerca de este curso

Comprender los principios básicos del Machine Learning.
Familiarizarse con técnicas y algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
Adquirir habilidades para seleccionar, entrenar y evaluar modelos de Machine Learning.
Aplicar el Machine Learning para resolver problemas reales en el entorno corporativo.

Este curso está dirigido a profesionales de diversas áreas interesados en adquirir conocimientos prácticos de Machine Learning, incluyendo analistas de datos, desarrolladores de software, científicos de datos y líderes de proyecto.

Este curso se distingue por su enfoque práctico y orientado a la aplicación empresarial del Machine Learning. Los participantes no solo aprenderán la teoría detrás de los algoritmos, sino que también obtendrán experiencia práctica en la implementación de modelos utilizando herramientas y datasets reales.

Preguntas & Respuestas

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Opiniones

Materias

  • E-learning
  • Machine learning
  • Aprendizaje Supervisado
  • Aprendizaje no Supervisado
  • Regresión
  • Clasificación
  • Clustering
  • TensorFlow
  • Evaluación de Modelos
  • Aplicaciones empresariales

Profesores

Con Experiencia

Con Experiencia

Profesor

Programa académico

  • Introducción al Machine Learning

    • Definición y conceptos básicos.
    • Aplicaciones y beneficios en el ámbito corporativo.
    • Breve historia y evolución del Machine Learning.

  • Tipos de Aprendizaje

    • Aprendizaje Supervisado vs. No Supervisado.
    • Aprendizaje por Reforzamiento y otros enfoques.

  • Preprocesamiento de Datos

    • Limpieza y transformación de datos.
    • Selección y extracción de características.

  • Algoritmos de Aprendizaje Supervisado

    • Regresión Lineal y Logística.
    • Máquinas de Vectores de Soporte (SVM).
    • Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios.

  • Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado

    • Agrupamiento (Clustering) con K-Means y DBSCAN.
    • Análisis de Componentes Principales (PCA).
    • Redes Neuronales y Deep Learning (breve introducción).

  • Evaluación de Modelos

    • Métricas de evaluación: precisión, recall, F1-score.
    • Validación cruzada y sobreajuste (overfitting).

  • Aplicaciones Prácticas de Machine Learning

    • Estudios de casos reales en empresas.
    • Implementación de un proyecto de Machine Learning paso a paso.

  • Herramientas y Bibliotecas

    • Uso de bibliotecas populares: scikit-learn, TensorFlow, Keras.
    • Ambientes de desarrollo: Jupyter Notebook, Google Colab.

  • Aspectos Éticos y Consideraciones

    • Implicaciones éticas en el uso de algoritmos de Machine Learning.
    • Consideraciones de privacidad y seguridad de datos.

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