강화 학습 과정 (강화 학습, RL) + 8 ECTS 크레딧

ML 감독 학습 과정은 훈련 된 전문가에 대한 수요가 성장을 멈추지 않는 풀 붐의 부문에서 필요한 기술을 습득하도록 설계되었습니다. 이 과정은 데이터 과학자 후보에 필수적인 회귀, 분류 및 평가 기술의 견고한 기반을 제공합니다. 신경 네트워크 및 지원 벡터 기계와 같은 고급 방법에 대한 자동 학습의 기초에서 배우면 작업 세계의 현재 과제에 직면 할 준비를 할 수 있습니다. 이 온라인 코스는 유연성과 접근성을 제공하여 감독 학습 전문가가되면서 자신의 속도로 발전 할 수 있습니다.

- 머신 러닝에서 감독 학습의 기초를 이해하십시오. - 기계 학습 모델을 준비하고 준비하는 방법을 배우십시오. - 예측 문제를 해결하려면 선형 회귀를 적용하십시오. - 이진 분류 작업에서 물류 회귀를 사용하십시오. - 교차 검증 기술을 통해 모델을 평가합니다. - 임의의 숲과 같은 결정 및 조립 나무를 구현하십시오. - 감독 학습에 중점을 둔 신경망을 개발합니다.

ML의 감독 학습 과정의 주요 전문 출력은 예측 분석, 기술 회사의 기계 학습 엔지니어링, 모델 개발을위한 인공 지능 컨설팅, 금융 및 마케팅 부문의 데이터 분석 등 데이터 과학과 같은 분야에 있습니다.

ML 감독 학습 과정은 고급 기계 학습 기술을 통해 복잡한 데이터 분석 문제를 해결할 수 있도록 준비합니다. 회귀 및 분류 알고리즘의 적용에 대한 데이터의 준비 및 전처리를 통해 배웁니다. 의사 결정 트리 및 뉴런 네트워크와 같은 모델을 지배하여 교차 검증으로 효율성을 평가합니다.

ML 감독 학습 과정은 자동 학습 기술을 심화시키려는 전문가 및 졸업생을 위해 설계되었습니다. 이는 감독 학습에 이르기까지 신경 네트워크의 적용, 선형 회귀, 의사 결정 트리 및 SVM을 통해 데이터 분석 및 모델링을위한 필수 도구를 제공합니다.

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.