एमएल + 2 ईसीटीएस क्रेडिट में पर्यवेक्षित शिक्षण के लिए विश्वविद्यालय माइक्रोक्रेडेंशियल

ऑनलाइन प्रशिक्षण

एमएल + 2 ईसीटीएस क्रेडिट में पर्यवेक्षित शिक्षण के लिए विश्वविद्यालय माइक्रोक्रेडेंशियल

Name: एमएल + 2 ईसीटीएस क्रेडिट में पर्यवेक्षित शिक्षण के लिए विश्वविद्यालय माइक्रोक्रेडेंशियल en India
Brand: INESEM - INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES
SKU: 419088-2501
Availability: InStock

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50 horas

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2 ECTS

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Español

एमएल में पर्यवेक्षित शिक्षण निरंतर विस्तार और बढ़ती श्रम मांग वाले क्षेत्र में आपका प्रवेश द्वार है। ऐसी दुनिया में जहां डेटा नया सोना है, यह जानना आवश्यक है कि इसे कैसे प्रबंधित किया जाए और इससे मूल्य कैसे निकाला जाए। आप डेटा तैयारी और फीचर इंजीनियरिंग के माध्यम से पर्यवेक्षित शिक्षण के बुनियादी सिद्धांतों से लेकर सपोर्ट वेक्टर मशीनों जैसे उन्नत मॉडल और रैंडम फ़ॉरेस्ट और ग्रेडिएंट बूस्टिंग जैसी असेंबली तकनीकों तक सीखेंगे। आप रैखिक प्रतिगमन से लेकर जटिल संयोजन प्रणालियों तक, मॉडलों का मूल्यांकन और अनुकूलन करने के कौशल हासिल करेंगे। यह प्रशिक्षण आपको लचीले और ऑनलाइन तरीके से बुद्धिमान और प्रभावी समाधान बनाने में विशेषज्ञ बनने के लिए आवश्यक उपकरण प्रदान करता है।

Instituciones educativas

Rs. 6,400

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ध्यान में रखने योग्य विवरण

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बहुभाषी समर्थन

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डिजिटल प्रमाणपत्र शामिल है

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सहायक फिया

उद्देश्य

- Comprender el contexto y aplicación del aprendizaje supervisado frente a otros paradigmas. - Diferenciar entre problemas de clasificación y regresión en aprendizaje supervisado. - Evaluar modelos de aprendizaje supervisado usando métricas clave y validación cruzada. - Aplicar técnicas de limpieza y codificación de datos para mejorar su calidad. - Implementar técnicas de selección y extracción de características relevantes. - Construir modelos básicos como regresión lineal y árboles de decisión efectivamente. - Optimizar modelos avanzados y de ensamblado mediante ajuste de hiperparámetros.

सामग्री

कैरियर के अवसर

Aprendizaje Supervisado en ML ofrece multitud de salidas laborales, entre las que se encuentran ingeniero/a de machine learning en empresas tecnológicas, analista de datos especializado/a en modelos predictivos, científico/a de datos para optimización de procesos industriales, o consultor/a en inteligencia artificial para el sector financiero.

यह आपको किस चीज़ के लिए तैयार करता है

La formación Aprendizaje Supervisado en ML te prepara para abordar problemas complejos de clasificación y regresión mediante el uso de técnicas avanzadas y modelos de ensemble. Aprenderás a limpiar y preparar datos, seleccionando características relevantes y aplicando técnicas de reducción de dimensionalidad como PCA. Podrás implementar modelos desde regresión lineal hasta técnicas avanzadas como SVM y Random Forest, optimizando su rendimiento.

La formación Aprendizaje Supervisado en ML está dirigido a profesionales y titulados/as del sector tecnológico y científico que desean profundizar en los fundamentos del aprendizaje supervisado, incluyendo la preparación de datos y feature engineering, así como explorar modelos básicos y avanzados como SVM y Random Forest, todo con un enfoque práctico y accesible.

Nuestra formación es 100% online, lo que permite al alumnado autorregular su estudio y adaptarlo a sus propias necesidades. Apostamos por una enseñanza personalizada y autónoma, con un enfoque basado en el pensamiento crítico y el constructivismo.

Contamos con un equipo docente altamente especializado que te acompañará a lo largo de todo el proceso de enseñanza-aprendizaje. Esto te permitirá personalizar aún más tu formación, ya que nos adaptamos a tu ritmo y necesidades.

Dispondrás de acceso a nuestra plataforma de aprendizaje, MyLXP, desde cualquier dispositivo y en cualquier momento del día, lo que te permitirá decidir cómo y cuándo estudiar. Todo ello es posible gracias a nuestra metodología Educa LXP (Learning Experience Platform), un entorno diseñado para impulsar tu progreso educativo, fomentar la innovación y ofrecer una experiencia de aprendizaje personalizada y adaptada a cada necesidad.