Microcredencial universitaria para a aprendizaxe tutelada en ML + 2 créditos ECTS

A aprendizaxe supervisada en ML é a túa porta de entrada a un campo en constante expansión e demanda de traballo en aumento. Nun mundo onde os datos son o novo ouro, é fundamental saber xestionalos e extraerlle valor. Aprenderás dos fundamentos da aprendizaxe supervisada, a través da preparación de datos e da enxeñaría de funcións, ata modelos avanzados como as máquinas vectoriais de soporte e técnicas de montaxe como Random Forest e Gradient Boosting. Adquirirá habilidades para avaliar e optimizar modelos, desde a regresión lineal ata sistemas complexos de conxuntos. Esta formación ofrécelle as ferramentas necesarias para converterte nun experto na creación de solucións intelixentes e eficaces, todo de xeito flexible e en liña.

- Comprender o contexto e a aplicación da aprendizaxe tutelada fronte a outros paradigmas. - Diferenciar problemas de clasificación e regresión na aprendizaxe supervisada. - Avaliar modelos de aprendizaxe supervisada utilizando métricas clave e validación cruzada. - Aplicar técnicas de limpeza e codificación de datos para mellorar a súa calidade. - Aplicar técnicas de selección e extracción de características relevantes. - Construír modelos básicos como a regresión lineal e as árbores de decisión de forma eficaz. - Optimizar modelos avanzados e de montaxe mediante a optimización de hiperparámetros.

A aprendizaxe supervisada en ML ofrece multitude de oportunidades laborais, entre elas enxeñeiro de aprendizaxe automática en empresas tecnolóxicas, analista de datos especializado en modelos preditivos, científico de datos para optimización de procesos industriais ou consultor de intelixencia artificial para o sector financeiro.

O adestramento de Aprendizaxe Supervisada en ML prepárao para abordar problemas complexos de clasificación e regresión mediante o uso de técnicas avanzadas e modelos de conxunto. Aprenderá a limpar e preparar datos, seleccionando características relevantes e aplicando técnicas de redución da dimensionalidade como PCA. Poderás implementar modelos desde a regresión lineal ata técnicas avanzadas como SVM e Random Forest, optimizando o seu rendemento.

A formación Supervised Learning in ML está dirixida a profesionais e titulados do sector tecnolóxico e científico que queiran afondar nos fundamentos da aprendizaxe supervisada, incluíndo a preparación de datos e a enxeñaría de características, así como explorar modelos básicos e avanzados como SVM e Random Forest, todos eles cun enfoque práctico e accesible.