Cours d'optimisation de modèle ML + 8 crédits ECTS

Formation en ligne

Cours d'optimisation de modèle ML + 8 crédits ECTS

Name: Cours d'optimisation de modèle ML + 8 crédits ECTS en Francia
Brand: INESEM - INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES
SKU: 417763-2501
Availability: InStock

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200 heures

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8 ECTS

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Espagnol

Dans le domaine du machine learning, l’optimisation des modèles est devenue une compétence essentielle pour tout professionnel qui aspire à se démarquer dans le secteur. La demande d'emploi dans ce domaine est en plein essor et le cours ML Model Optimization vous offre une opportunité unique d'acquérir des connaissances essentielles qui font la différence. Vous apprendrez à gérer les fonctions de perte et les mesures d'évaluation, à appliquer des techniques avancées telles que la descente de gradient et à découvrir des stratégies efficaces pour éviter le surajustement, entre autres. De plus, vous plongerez dans le monde des optimiseurs avancés tels que ADAM et RMSprop, et explorerez l'automatisation du réglage avec des méthodes innovantes.

Instituciones educativas

260€

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Détails à prendre en compte

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Prise en charge multilingue

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Certificat numérique inclus

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Assistante Phia

Objectifs

- Comprendre les fondamentaux de l'optimisation en machine learning. - Identifier les fonctions de perte et les métriques d'évaluation du modèle. - Appliquer les techniques de descente de gradient et leurs variantes stochastiques. - Implémenter des techniques de régulation dans des modèles supervisés. - Effectuer efficacement le réglage des hyperparamètres et la validation croisée. - Développer des stratégies pour éviter le surajustement et le sous-ajustement dans les modèles. - Optimisez les réseaux de neurones profonds à l'aide d'optimiseurs avancés.

Contenu

Opportunités de carrière

Les principales opportunités professionnelles de ce cours d'optimisation de modèles en ML sont en tant que professionnel de la science des données spécialisé dans l'optimisation de modèles, responsable de l'apprentissage automatique avec un accent sur l'ajustement des hyperparamètres et spécialiste des réseaux de neurones profonds visant à réduire le surajustement entre autres fonctions.

À quoi cela vous prépare

En suivant le cours Optimisation de modèles en ML, vous vous préparerez à améliorer les performances des modèles d'apprentissage automatique. Vous apprendrez à implémenter des fonctions de perte et des mesures d'évaluation, à appliquer des techniques de descente de gradient et leurs variantes, ainsi qu'à réguler les modèles supervisés pour éviter le surajustement et le sous-ajustement. De plus, vous développerez des compétences dans le réglage des hyperparamètres grâce à la validation croisée.

Le cours Model Optimization in ML est conçu pour les diplômés en science des données, en ingénierie et dans des domaines connexes, souhaitant améliorer leurs compétences en optimisation de modèles d'apprentissage automatique. Nous couvrirons tout, des principes fondamentaux de l'optimisation aux techniques avancées telles que le réglage des hyperparamètres et les stratégies pour éviter le surajustement.

Notre formation est 100% en ligne, ce qui permet aux étudiants d'autoréguler leurs études et de les adapter à leurs propres besoins. Nous nous engageons en faveur d'un enseignement personnalisé et autonome, avec une approche basée sur la pensée critique et le constructivisme.

Nous disposons d’une équipe pédagogique hautement spécialisée qui vous accompagnera tout au long du processus d’enseignement-apprentissage. Cela vous permettra de personnaliser encore plus votre entraînement, puisque nous nous adaptons à votre rythme et à vos besoins.

Vous aurez accès à notre plateforme d'apprentissage, MyLXP, depuis n'importe quel appareil et à tout moment de la journée, vous permettant de décider comment et quand étudier. Tout cela est possible grâce à notre méthodologie Educa LXP (Learning Experience Platform), un environnement conçu pour booster votre progression pédagogique, encourager l'innovation et offrir une expérience d'apprentissage personnalisée et adaptée à chaque besoin.