Μαθήματα μάθησης ενίσχυσης (Ενίσχυση μάθησης, RL) + 8 ECT

Το μάθημα ML Supervished Learning έχει σχεδιαστεί για να αποκτήσει τις απαραίτητες δεξιότητες σε έναν τομέα σε πλήρη έκρηξη, όπου η ζήτηση για εκπαιδευμένους επαγγελματίες δεν σταματά να αναπτύσσεται. Αυτό το μάθημα θα σας παρέχει μια σταθερή βάση σε τεχνικές παλινδρόμησης, ταξινόμησης και αξιολόγησης, απαραίτητες για κάθε υποψήφιο για επιστήμονα δεδομένων. Θα μάθετε από τα θεμέλια της αυτόματης μάθησης σε προχωρημένες μεθόδους, όπως νευρωνικά δίκτυα και μηχανήματα διανυσμάτων υποστήριξης, εξασφαλίζοντας ότι προετοιμαστείτε για να αντιμετωπίσετε τις τρέχουσες προκλήσεις του κόσμου εργασίας. Αυτό το online μάθημα προσφέρει ευελιξία και προσβασιμότητα, επιτρέποντάς σας να προχωρήσετε με το δικό σας ρυθμό, ενώ γίνετε ειδικός στην εποπτευόμενη μάθηση.

- Κατανοήστε τα θεμέλια της εποπτευόμενης μάθησης στη μηχανική μάθηση. - Μάθετε πώς να προετοιμάσετε και να προετοιμάσετε δεδομένα για μοντέλα μηχανικής μάθησης. - Εφαρμόστε γραμμική παλινδρόμηση για την επίλυση προβλημάτων πρόβλεψης. - Χρησιμοποιήστε την παλινδρόμηση της εφοδιαστικής σε εργασίες δυαδικής ταξινόμησης. - Αξιολογήστε τα μοντέλα μέσω τεχνικών εγκάρσιας επικύρωσης. - Εφαρμογή δέντρων απόφασης και συναρμολόγησης όπως τυχαίο δάσος. - Ανάπτυξη νευρωνικών δικτύων επικεντρωμένα στην εποπτευόμενη μάθηση.

Τα κύρια επαγγελματικά αποτελέσματα του μαθήματος εποπτευόμενης μάθησης στο ML βρίσκονται σε τομείς όπως η επιστήμη των δεδομένων που επικεντρώνονται στην ανάλυση πρόβλεψης, την μηχανική μηχανική μηχανική σε τεχνικές εταιρείες, την τεχνητή νοημοσύνη για την ανάπτυξη μοντέλων, την ανάλυση δεδομένων σε τομείς οικονομικών και μάρκετινγκ, μεταξύ άλλων.

Το ML εποπτευόμενο μάθημα μάθησης σας προετοιμάζει να αντιμετωπίσετε σύνθετα προβλήματα ανάλυσης δεδομένων μέσω προηγμένων τεχνικών μάθησης μηχανών. Θα μάθετε από την προετοιμασία και την προεπεξεργασία δεδομένων στην εφαρμογή αλγορίθμων παλινδρόμησης και ταξινόμησης. Θα κυριαρχήσετε μοντέλα όπως τα δέντρα αποφάσεων και τα νευρωνικά δίκτυα, αξιολογώντας την αποτελεσματικότητά της με εγκάρσια επικύρωση, μεταξύ άλλων.

Το ML εποπτευόμενο μάθημα μάθησης έχει σχεδιαστεί για επαγγελματίες και πτυχιούχους που επιθυμούν να εμβαθύνουν τις τεχνικές αυτόματης μάθησης. Αντιμετωπίζει την εισαγωγή στην εποπτευόμενη μάθηση στην εφαρμογή των νευρωνικών δικτύων, μέσω γραμμικής παλινδρόμησης, δέντρων αποφάσεων και SVM, παρέχοντας βασικά εργαλεία για την ανάλυση δεδομένων και τη μοντελοποίηση.

La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.