Versterkingscursus (versterking leren, RL) + 8 ECTS Credits

De ML Supervised Learning Course is ontworpen om de nodige vaardigheden in een sector in volle boom te verwerven, waar de vraag naar getrainde professionals niet stopt met groeien. Deze cursus biedt u een solide basis in regressie-, classificatie- en evaluatietechnieken, essentieel voor elke kandidaat voor datawetenschapper. U leert van de basis van automatisch leren tot geavanceerde methoden zoals neuronale netwerken en ondersteunende vectorenmachines, zodat u zich voorbereidt op de huidige uitdagingen van de werkwereld. Deze online cursus biedt flexibiliteit en toegankelijkheid, zodat u in uw eigen tempo vooruit kunt gaan terwijl u een expert wordt in begeleid leren.

- Begrijp de basis van begeleid leren in machine learning. - Leer hoe u gegevens kunt voorbereiden en prept voor modellen voor machine learning. - Pas lineaire regressie toe om voorspellingsproblemen op te lossen. - Gebruik logistieke regressie bij binaire classificatietaken. - Evalueer modellen door middel van kruisvalidatietechnieken. - Implementeer beslissing en assemblagebomen zoals willekeurig bos. - Ontwikkel neurale netwerken gericht op begeleid leren.

De belangrijkste professionele output van de onder toezicht geleerde cursus in ML zijn op gebieden zoals data science gericht op voorspellende analyse, machine learning engineering in technische bedrijven, kunstmatige intelligentieadvies voor modellenontwikkeling, gegevensanalyse in financiële en marketingsectoren, onder andere.

De ML Supervised Learning Course bereidt u voor om complexe data -analyseproblemen aan te pakken via geavanceerde machine learning -technieken. U leert van de voorbereiding en voorbewerking van gegevens op de toepassing van regressie- en classificatie -algoritmen. U zult modellen zoals beslissingsbomen en neuronale netwerken domineren, onder andere de efficiëntie ervan evalueren met kruisvalidatie.

De ML Supervised Learning Course is ontworpen voor professionals en afgestudeerden die automatische leertechnieken willen verdiepen. Het behandelt de inleiding tot onder toezicht geleren tot de toepassing van neuronale netwerken, door lineaire regressie, beslissingsbomen en SVM, die essentiële tools bieden voor gegevensanalyse en modellering.

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.