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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 (bias-variance trade-off).
- Aprendizaje supervisado vs. no supervisado.
- Problemas resueltos mediante aprendizaje automático.
- Validación y prueba de entrenamiento – Flujo de trabajo de ML para evitar el sobreajuste (overfitting).
- Flujo de trabajo del aprendizaje automático.
- Algoritmos de aprendizaje automático.
- Selección del algoritmo adecuado según el problema.
Evaluación de algoritmos
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Evaluación de predicciones numéricas
- Medidas de precisión: ME, MSE, RMSE, MAPE.
- Estabilidad de parámetros y predicciones.
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Evaluación de algoritmos de clasificación
- Precisión y sus limitaciones.
- La matriz de confusión.
- Problema de clases desbalanceadas.
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Visualización del rendimiento del modelo
- Curva de beneficio (Profit curve).
- Curva ROC.
- Curva de elevación (Lift curve).
- Selección del modelo.
- Ajuste del modelo – Estrategias de búsqueda en cuadrícula (grid search).
Preparación de datos para la modelización
- Importación y almacenamiento de datos.
- Comprensión de los datos – Exploraciones básicas.
- Manipulación de datos con la biblioteca pandas.
- Transformación de datos – Ingeniería de datos (data wrangling).
- Análisis exploratorio.
- Observaciones faltantes – Detección y soluciones.
- Valores atípicos (Outliers) – Detección y estrategias.
- Estandarización, normalización y binarización.
- Recodificación de datos cualitativos.
Algoritmos de aprendizaje automático para la detección de valores atípicos
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Algoritmos supervisados
- KNN (K-Nearest Neighbors).
- Boosting de gradiente por conjunto (Ensemble Gradient Boosting).
- SVM (Máquinas de Vector de Soporte).
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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 el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
- Visión general de las aplicaciones del aprendizaje profundo.
Descripción general de las redes neuronales
- ¿Qué son las redes neuronales?
- Redes neuronales vs. modelos de regresión.
- Comprensión de los fundamentos matemáticos y los mecanismos de aprendizaje.
- Construcción de una red neuronal artificial.
- Comprensión de los nodos neuronales y las conexiones.
- Manejo de neuronas, capas y datos de entrada y salida.
- Comprensión de los perceptrones de capa simple.
- Diferencias entre el aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Aprendizaje de redes neuronales feedforward (de alimentación hacia adelante) y feedback (de retroalimentación).
- Comprensión de la propagación hacia adelante (forward propagation) y la propagación hacia atrás (back propagation).
Construcción de modelos simples de aprendizaje profundo con Keras
- Creación de un modelo en Keras.
- Comprensión de los datos utilizados.
- Especificación del modelo de aprendizaje profundo.
- Compilación del modelo.
- Ajuste (fitting) del modelo.
- Manejo de datos de clasificación.
- Manejo de modelos de clasificación.
- Uso de los modelos entrenados.
Trabajo con TensorFlow para el aprendizaje profundo
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Preparación de los datos
- Descarga de los datos.
- Preparación de los datos de entrenamiento.
- Preparación de los datos de prueba.
- Escalado de las 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 (initializers).
- Ajuste de la red neuronal.
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Construcción del gráfico computacional
- Inferencia.
- Pérdida (Loss).
- Entrenamiento.
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Entrenamiento del modelo
- El gráfico computacional.
- La sesión de TensorFlow.
- Bucle de entrenamiento.
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Evaluación del modelo
- Construcción del gráfico de evaluación.
- Evaluación con salida de evaluación (Eval output).
- Entrenamiento de modelos a gran escala.
- Visualización y evaluación de modelos con TensorBoard.
Aplicación del aprendizaje profundo en la detección de anomalías
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Autoencoder (Codificador automático)
- Arquitectura codificador-decodificador.
- Pérdida de reconstrucción.
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VAE (Variational Autoencoder / Codificador automático variacional)
- Inferencia variacional.
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Red neuronal generativa adversaria (GAN / GAN - Generative Adversarial Network)
- Arquitectura generador-discriminador.
- Enfoques de AN usando GAN.
Marcos de ensamblaje (Ensemble Frameworks)
- Combinación de resultados de diferentes métodos.
- Acelerado de Bootstrap (Bootstrap Aggregating / Bagging).
- Promedio de puntuaciones de valores atípicos.
Requerimientos
- Experiencia con la programación en Python.
- Familiaridad básica con conceptos estadísticos y matemáticos.
Audiencia objetivo
- Desarrolladores de software.
- 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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