強化学習コース（強化学習、RL） + 8 ECTSクレジット

ML Supperised Learningコースは、訓練を受けた専門家の需要が成長を止めない完全なブームのセクターで必要なスキルを獲得するように設計されています。このコースでは、データサイエンティストの候補者に不可欠な回帰、分類、評価手法の強固な基盤が提供されます。自動学習の基礎から、ニューロンネットワークやサポートベクターマシンなどの高度な方法まで学び、仕事の世界の現在の課題に直面する準備をしてください。このオンラインコースは、柔軟性とアクセシビリティを提供し、監視された学習の専門家になる間、自分のペースで前進することができます。

- 機械学習における監督された学習の基礎を理解します。 - 機械学習モデルのためにデータを準備して準備する方法を学びます。 - 線形回帰を適用して、予測の問題を解決します。 - バイナリ分類タスクでロジスティクス回帰を使用します。 - クロス検証手法を通じてモデルを評価します。 - ランダムフォレストなどの決定と組み立てツリーを実装します。 - 監視された学習に焦点を当てたニューラルネットワークを開発します。

MLの監督された学習コースの主な専門家は、予測分析、技術企業の機械学習エンジニアリング、モデル開発のための人工知能コンサルティング、金融およびマーケティング部門のデータ分析などに焦点を当てたデータサイエンスなどの分野にあります。

MLの監視学習コースは、高度な機械学習技術を通じて複雑なデータ分析の問題に対処する準備をしています。データの準備と前処理から、回帰および分類アルゴリズムの適用から学習します。意思決定ツリーやニューロンネットワークなどのモデルを支配し、特にクロス検証でその効率を評価します。

ML Supperised Learningコースは、自動学習技術を深めたいと思う専門家や卒業生向けに設計されています。これは、監視された学習から、線形回帰、決定ツリー、SVMを通じて、ニューロンネットワークの適用への監視された学習への導入から、データ分析とモデリングに不可欠なツールを提供します。

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.