ML-modeloptimalisatiecursus + 8 ECTS-credits

Online-training

ML-modeloptimalisatiecursus + 8 ECTS-credits

Name: ML-modeloptimalisatiecursus + 8 ECTS-credits en España
Brand: INESEM - INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES
SKU: 417763-2501
Availability: InStock

icon-image--AbjlOSDZzVEJNY0s3S__icon_7yVPEV

200 uur

icon-image--AcnI1bkFZTjZZaTE3U__icon_xJgfxr

8 ECTS

icon-image--AWUI0N2tWMzVrNzMzT__icon_DgE8xz

Spaans

Op het gebied van machine learning is modeloptimalisatie een essentiële vaardigheid geworden voor elke professional die zich wil onderscheiden in de sector. De vraag naar banen op dit gebied is enorm groot en de cursus ML Model Optimization biedt u een unieke kans om essentiële kennis te verwerven die een verschil maakt. Je leert onder meer verliesfuncties en evaluatiestatistieken beheren, geavanceerde technieken zoals gradiëntafdaling toepassen en effectieve strategieën ontdekken om overfitting te voorkomen. Daarnaast verdiep je je in de wereld van geavanceerde optimizers zoals ADAM en RMSprop, en verken je tuning-automatisering met innovatieve methoden.

Instituciones educativas

260€

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 grondbeginselen van optimalisatie in machine learning. - Identificeer verliesfuncties en modelevaluatiestatistieken. - Pas gradiënt-afdalingstechnieken en hun stochastische varianten toe. - Implementeren van reguleringstechnieken in gesuperviseerde modellen. - Voer hyperparameterafstemming en kruisvalidatie effectief uit. - Ontwikkel strategieën om overfitting en underfitting in modellen te voorkomen. - Optimaliseer diepe neurale netwerken met behulp van geavanceerde optimizers.

Inhoud

Carrièremogelijkheden

De belangrijkste professionele mogelijkheden van deze Model Optimization in ML-cursus zijn als data science-professional gespecialiseerd in modeloptimalisatie, verantwoordelijk voor machine learning met een focus op hyperparameteraanpassing en specialist in diepe neurale netwerken gericht op het verminderen van overfitting onder andere functies.

Waar het je op voorbereidt

Door de cursus Modeloptimalisatie in ML te voltooien, bereidt u zich voor op het verbeteren van de prestaties van machine learning-modellen. Je leert verliesfuncties en evaluatiestatistieken implementeren, gradiënt-afdalingstechnieken en hun varianten toepassen, en toezichthoudende modellen reguleren om overfitting en onderfitting te voorkomen. Daarnaast ontwikkel je vaardigheden in het afstemmen van hyperparameters door middel van kruisvalidatie.

De cursus Modeloptimalisatie in ML is bedoeld voor afgestudeerden in datawetenschap, techniek en aanverwante vakgebieden, die geïnteresseerd zijn in het verbeteren van hun vaardigheden in het optimaliseren van machine learning-modellen. We behandelen alles, van de basisprincipes van optimalisatie tot geavanceerde technieken zoals afstemming van hyperparameters en strategieën om overfitting te voorkomen.

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.