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Temario del curso
Introducción al aprendizaje automático aplicado
- Aprendizaje estadístico vs. aprendizaje automático
- Iteración y evaluación
- Compensación entre sesgo y varianza
- Aprendizaje supervisado frente a no supervisado
- Problemas resueltos con aprendizaje automático
- Entrenamiento, validación y prueba: flujo de trabajo de ML para evitar el sobreajuste
- Flujo de trabajo del aprendizaje automático
- Algoritmos de aprendizaje automático
- Selección del algoritmo adecuado para el problema
Evaluación de algoritmos
-
Evaluación de predicciones numéricas
- Medidas de precisión: ME, MSE, RMSE, MAPE
- Estabilidad de parámetros y predicciones
-
Evaluación de algoritmos de clasificación
- Precisión y sus problemas
- La matriz de confusión
- Problema de clases desbalanceadas
-
Visualización del rendimiento del modelo
- Curva de beneficios
- Curva ROC
- Curva de elevación (Lift)
- Selección de modelo
- Ajuste de modelos: estrategias de búsqueda en cuadrícula
Preparación de datos para el modelado
- Importación y almacenamiento de datos
- Comprensión de los datos: exploraciones básicas
- Manipulación de datos con la librería pandas
- Transformaciones de datos: manipulación de datos (data wrangling)
- Análisis exploratorio
- Observaciones faltantes: detección y soluciones
- Valores atípicos: detección y estrategias
- Estandarización, normalización y binarización
- Recodificación de datos cualitativos
Algoritmos de aprendizaje automático para la detección de valores atípicos
-
Algoritmos supervisados
- KNN (Vecinos más cercanos)
- Ensemble Gradient Boosting
- SVM (Máquinas de soporte vectorial)
-
Algoritmos no supervisados
- Basados en distancia
- Métodos basados en densidad
- Métodos probabilísticos
- Métodos basados en modelos
Comprensión del aprendizaje profundo
- Visión general de los conceptos básicos del aprendizaje profundo
- Diferencias entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Visión general de las aplicaciones del aprendizaje profundo
Visión general de las redes neuronales
- ¿Qué son las redes neuronales?
- Redes neuronales frente a modelos de regresión
- Comprensión de los fundamentos matemáticos y mecanismos de aprendizaje
- Construcción de una red neuronal artificial
- Comprensión de los nodos y conexiones neuronales
- Manejo de neuronas, capas y datos de entrada y salida
- Comprensión de los perceptrones de una sola capa
- Diferencias entre aprendizaje supervisado y no supervisado
- Aprendizaje de redes neuronales feedforward y de retroalimentación
- Comprensión de la propagación hacia adelante y la retropropagación
Construcción de modelos simples de aprendizaje profundo con Keras
- Creación de un modelo en Keras
- Comprensión de tus datos
- Especificación de tu modelo de aprendizaje profundo
- Compilación de tu modelo
- Ajuste (entrenamiento) de tu modelo
- Manejo de datos de clasificación
- Manejo de modelos de clasificación
- Uso de tus modelos
Trabajando con TensorFlow para aprendizaje profundo
-
Preparación de los datos
- Descarga de los datos
- Preparación de los datos de entrenamiento
- Preparación de los datos de prueba
- Escalado de entradas
- Uso de placeholders y variables
- Especificación de la arquitectura de la red
- Uso de la función de costo
- Uso del optimizador
- Uso de inicializadores
- Ajuste de la red neuronal
-
Construcción del gráfico
- Inferencia
- Pérdida (Loss)
- Entrenamiento
-
Entrenamiento del modelo
- El gráfico (Graph)
- La sesión (Session)
- Bucle de entrenamiento (Train loop)
-
Evaluación del modelo
- Construcción del gráfico de evaluación
- Evaluación con salida de evaluación (Eval output)
- Entrenamiento de modelos a escala
- Visualización y evaluación de modelos con TensorBoard
Aplicación del aprendizaje profundo en la detección de anomalías
-
Autoencoder (Codificador automático)
- Arquitectura codificador-decodificador
- Pérdida de reconstrucción
-
Variational Autoencoder (Codificador variacional)
- Inferencia variacional
-
Generative Adversarial Network (Red neuronal generativa adversaria)
- Arquitectura generador-discriminador
- Enfoques de detección de anomalías usando GAN
Marcos de trabajo ensemble (conjunto)
- Combinación de resultados de diferentes métodos
- Bootstrap Aggregating (Bagging)
- Promedio de puntuaciones de valores atípicos
Requerimientos
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad básica con estadísticas y conceptos matemáticos
Público objetivo
- Desarrolladores
- Científicos de datos
28 Horas
Reseñas (5)
La capacitación proporcionó una interesante visión general de los modelos de aprendizaje profundo y métodos relacionados. El tema era bastante nuevo para mí, pero ahora siento que realmente tengo una idea de lo que puede implicar la IA y el ML, qué consisten estos términos y cómo pueden ser utilizados con ventaja. En general, me gustó el enfoque de comenzar con el fondo estadístico y los modelos de aprendizaje básicos, como la regresión lineal, especialmente enfatizando los ejercicios intermedios.
Konstantin - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Curso - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
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Ana siempre preguntaba si había alguna pregunta y constantemente intentaba hacernos más activos planteando cuestiones, lo que nos involucraba a todos realmente en el entrenamiento.
Enes Gicevic - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Curso - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
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Me gustó la forma en que se integra con las prácticas.
Bertan - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Curso - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
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La extensa experiencia / conocimiento del formador
Ovidiu - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Curso - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
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la VM es una buena idea
Vincent - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Curso - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
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