Universitair microcredential voor begeleid leren in ML + 2 ECTS-credits

Online-training

Universitair microcredential voor begeleid leren in ML + 2 ECTS-credits

Name: Universitair microcredential voor begeleid leren in ML + 2 ECTS-credits en Bonaire
Brand: INESEM - INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES
SKU: 419088-2501
Availability: InStock

icon-image--AbjlOSDZzVEJNY0s3S__icon_7yVPEV

50 uur

icon-image--AcnI1bkFZTjZZaTE3U__icon_xJgfxr

2 ECTS

icon-image--AWUI0N2tWMzVrNzMzT__icon_DgE8xz

Spaans

Begeleid leren in ML is uw toegangspoort tot een vakgebied dat voortdurend groeit en de vraag naar arbeidskrachten vergroot. In een wereld waar data het nieuwe goud zijn, is het essentieel om te weten hoe je deze moet beheren en er waarde uit kunt halen. Je leert van de grondbeginselen van begeleid leren, via datavoorbereiding en feature-engineering, tot geavanceerde modellen zoals Support Vector Machines en assemblagetechnieken zoals Random Forest en Gradient Boosting. Je verwerft vaardigheden om modellen te evalueren en te optimaliseren, van lineaire regressie tot complexe ensemblesystemen. Deze training geeft je de nodige tools om een expert te worden in het creëren van intelligente en effectieve oplossingen, alles op een flexibele en online manier.

Instituciones educativas

59€

Vraag informatie aan

Ik ben geïnteresseerd Ik ben geïnteresseerd

Ik ben geïnteresseerd

Details om rekening mee te houden

icon-image--AUzhDQ3dCN3hXZ1RaS__icon_p9pcRc

Meertalige ondersteuning

icon-image--AQVZldVUybkd2c2xSS__icon_ptJqNh

Digitaal certificaat inbegrepen

icon-image--AV0haRDQrMjBZRURoV__icon_zyt3R8

Assistent Pia

Doelstellingen

- Begrijp de context en toepassing van begeleid leren in vergelijking met andere paradigma's. - Onderscheid maken tussen classificatie- en regressieproblemen bij begeleid leren. - Evalueer begeleide leermodellen met behulp van belangrijke statistieken en kruisvalidatie. - Pas technieken voor het opschonen en coderen van gegevens toe om de kwaliteit ervan te verbeteren. - Implementeer selectie- en extractietechnieken van relevante kenmerken. - Bouw effectief basismodellen zoals lineaire regressie en beslissingsbomen. - Optimaliseer geavanceerde en assemblagemodellen door middel van afstemming van hyperparameters.

Inhoud

Carrièremogelijkheden

Supervised Learning in ML biedt een veelheid aan vacatures, waaronder machine learning engineer bij technologiebedrijven, data-analist gespecialiseerd in voorspellende modellen, datawetenschapper voor de optimalisatie van industriële processen, of consultant op het gebied van kunstmatige intelligentie voor de financiële sector.

Waar het je op voorbereidt

De training Supervised Learning in ML bereidt u voor op het aanpakken van complexe classificatie- en regressieproblemen door het gebruik van geavanceerde technieken en ensemblemodellen. Je leert hoe je gegevens opschoont en voorbereidt, relevante kenmerken selecteert en technieken voor dimensionaliteitsreductie zoals PCA toepast. Je kunt modellen van lineaire regressie tot geavanceerde technieken zoals SVM en Random Forest implementeren, waardoor de prestaties ervan worden geoptimaliseerd.

De training Supervised Learning in ML is bedoeld voor professionals en afgestudeerden in de technologie- en wetenschappelijke sector die dieper willen ingaan op de grondbeginselen van begeleid leren, inclusief datavoorbereiding en feature-engineering, en die basis- en geavanceerde modellen zoals SVM en Random Forest willen verkennen, allemaal met een praktische en toegankelijke aanpak.

Onze training is 100% online, waardoor studenten hun studie zelf kunnen regelen en aanpassen aan hun eigen behoeften. We zetten ons in voor gepersonaliseerd en autonoom onderwijs, met een aanpak gebaseerd op kritisch denken en constructivisme.

Wij beschikken over een zeer gespecialiseerd docententeam dat u gedurende het gehele onderwijs-leerproces begeleidt. Hierdoor kunt u uw training nog meer personaliseren, omdat wij ons aanpassen aan uw tempo en behoeften.

Vanaf elk apparaat en op elk moment van de dag heb je toegang tot ons leerplatform MyLXP, zodat je zelf kunt bepalen hoe en wanneer je studeert. Dit alles is mogelijk dankzij onze Educa LXP-methodologie (Learning Experience Platform), een omgeving die is ontworpen om uw onderwijsvoortgang te stimuleren, innovatie aan te moedigen en een gepersonaliseerde leerervaring te bieden die is aangepast aan elke behoefte.