Microcredenziali Universitarie per l'Apprendimento Supervisionato in ML + 2 crediti ECTS

Formazione in linea

Microcredenziali Universitarie per l'Apprendimento Supervisionato in ML + 2 crediti ECTS

Name: Microcredenziali Universitarie per l'Apprendimento Supervisionato in ML + 2 crediti ECTS en España
Brand: INESEM - INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES
SKU: 419088-2501
Availability: InStock

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50 ore

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2 ECTS

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spagnolo

L'apprendimento supervisionato in ML è la tua porta d'accesso a un campo in costante espansione e in crescente domanda di manodopera. In un mondo in cui i dati sono il nuovo oro, saperli gestire ed estrarne valore è fondamentale. Imparerai dai fondamenti dell'apprendimento supervisionato, attraverso la preparazione dei dati e l'ingegneria delle funzionalità, fino a modelli avanzati come Support Vector Machines e tecniche di assemblaggio come Random Forest e Gradient Boosting. Acquisirai competenze per valutare e ottimizzare i modelli, dalla regressione lineare a sistemi di ensemble complessi. Questa formazione ti fornisce gli strumenti necessari per diventare un esperto nella creazione di soluzioni intelligenti ed efficaci, il tutto in modo flessibile e online.

Instituciones educativas

59€

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Dettagli da tenere in considerazione

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Supporto multilingue

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Certificato digitale incluso

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Assistente Fia

Obiettivi

- Comprendere il contesto e l'applicazione dell'apprendimento supervisionato rispetto ad altri paradigmi. - Distinguere tra problemi di classificazione e regressione nell'apprendimento supervisionato. - Valutare modelli di apprendimento supervisionato utilizzando metriche chiave e convalida incrociata. - Applicare tecniche di pulizia e codifica dei dati per migliorarne la qualità. - Implementare tecniche di selezione ed estrazione delle caratteristiche rilevanti. - Costruisci modelli di base come la regressione lineare e gli alberi decisionali in modo efficace. - Ottimizza modelli avanzati e di assieme attraverso l'ottimizzazione degli iperparametri.

Contenuto

Opportunità di carriera

Il Supervised Learning in ML offre una moltitudine di opportunità di lavoro, tra cui ingegnere di machine learning in aziende tecnologiche, analista di dati specializzato in modelli predittivi, data scientist per l'ottimizzazione dei processi industriali o consulente di intelligenza artificiale per il settore finanziario.

Per cosa ti prepara

La formazione Supervised Learning in ML ti prepara ad affrontare complessi problemi di classificazione e regressione attraverso l'uso di tecniche avanzate e modelli di insieme. Imparerai come pulire e preparare i dati, selezionando le caratteristiche rilevanti e applicando tecniche di riduzione della dimensionalità come PCA. Sarai in grado di implementare modelli dalla regressione lineare a tecniche avanzate come SVM e Random Forest, ottimizzandone le prestazioni.

La formazione Supervised Learning in ML è rivolta a professionisti e laureati nel settore tecnologico e scientifico che desiderano approfondire i fondamenti dell'apprendimento supervisionato, inclusa la preparazione dei dati e l'ingegneria delle funzionalità, nonché esplorare modelli di base e avanzati come SVM e Random Forest, il tutto con un approccio pratico e accessibile.

La nostra formazione è al 100% online, il che consente agli studenti di autoregolamentare il proprio studio e adattarlo alle proprie esigenze. Ci impegniamo per un insegnamento personalizzato e autonomo, con un approccio basato sul pensiero critico e sul costruttivismo.

Disponiamo di un team di docenti altamente specializzato che ti accompagnerà durante tutto il processo di insegnamento-apprendimento. Ciò ti consentirà di personalizzare ancora di più il tuo allenamento, poiché ci adattiamo ai tuoi ritmi e alle tue esigenze.

Avrai accesso alla nostra piattaforma didattica, MyLXP, da qualsiasi dispositivo e in qualsiasi momento della giornata, permettendoti di decidere come e quando studiare. Tutto questo è possibile grazie alla nostra metodologia Educa LXP (Learning Experience Platform), un ambiente progettato per potenziare i tuoi progressi formativi, incoraggiare l'innovazione e offrire un'esperienza di apprendimento personalizzata adatta ad ogni esigenza.