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생산적인 환경에서 머신 러닝 모델 배치 졸업장

Institución Educativa

방법 온라인

지속 130 시간

언어 스페인 사람

362€

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Plan de estudios

요약

머신 러닝에는 데이터 분석, 인공 비전, 자연어 처리, 로봇 공학 또는 의학과 같은 다양한 분야에서 여러 응용 프로그램이 있습니다. 생산적인 환경에서 기계 학습 모델을 배치하는이 디플로마에서는 실제 환경에서 기계 학습 모델을 설계, 구현 및 표시하는 개념, 기술, 도구 및 모범 사례를 배우게됩니다. 데이터 추출 문제, 추천 시스템, 분류, 신경망 및 딥 러닝 및 선택 시스템을 해결하기 위해 다양한 머신 러닝 알고리즘을 사용하는 법을 배웁니다. 또한 DSS 및 IDS와 같은 국제 표준을 사용하여 기계 학습 기반 시스템을 구현하는 법을 배웁니다.

목표

- 머신 러닝의 기초와 트렌드를 이해하십시오. - 문제를 해결하기 위해 다른 기계 학습 알고리즘을 알고 적용하십시오. -Python, Scikit-Learn, Tensorflow 또는 Pytorch와 같은 도구를 사용하십시오. - 생산적인 환경에서 기계 학습 모델을 배포하고 소비합니다. - 머신 러닝 모델의 품질과 성능을 평가하고 향상시킵니다. - DSS 및 IDSS 표준에 따라 지원 시스템을 구현하십시오. • 자신의 기계 학습 프로젝트를 개발하십시오.

전문가 출구

머신 러닝은 데이터를 기반으로 정보의 사용 또는 생성이 필요한 모든 영역에서 필수 활동이기 때문에 생산 환경에서 기계 학습 모델을 배치 할 때 디플로마의 작업 출력은 매우 넓고 다양합니다. 선택할 수있는 전문 위치는 데이터 분석가 또는 AI, 기계 학습의 엔지니어 등입니다.

당신을 준비하기 위해

생산적인 환경에서 머신 러닝 모델을 배포하는 졸업장은 인공 지능 및 기계 학습과 같은 지능적이고 혁신적인 관점에서 데이터를 사용하여 작업 할 수 있습니다. 졸업장이 끝나면 머신 러닝에서 귀하의 역량과 기술을 입증하는 인증서를 얻게됩니다. 이를 통해 다른 직업 기회에 액세스 할 수 있습니다.

누가 해결 되었습니까?

생산적인 환경에서 기계 학습 모델을 배치하는이 졸업장은 전문적이거나 개인적인 이유로 머신 러닝 분야를 시작하거나 심화하려는 모든 사람들을 대상으로합니다. 졸업장은 개인화 된 운동으로 속도로 따라갈 수 있도록 설계되었습니다.