Kurs uczenia się wzmocnienia (uczenie się wzmocnienia, RL) + 8 punktów ECTS

Kurs nauki Nadzoru ML ma na celu zdobycie niezbędnych umiejętności w sektorze w pełnym boomie, w którym zapotrzebowanie na przeszkolonych specjalistów nie przestaje rosnąć. Ten kurs zapewni solidną bazę w zakresie technik regresji, klasyfikacji i oceny, niezbędnych dla każdego kandydata do naukowca. Nauczysz się od podstaw automatycznego uczenia się po zaawansowane metody, takie jak sieci neuronalne i maszyny wspierające wektory, zapewniając przygotowanie się do stawienia czoła obecnym wyzwaniom świata pracy. Ten kurs online oferuje elastyczność i dostępność, umożliwiając awans we własnym tempie, gdy jesteś ekspertem w zakresie nadzorowanego uczenia się.

- Zrozum podstaw nadzorowanego uczenia się w uczeniu maszynowym. - Dowiedz się, jak przygotowywać i przygotowywać dane do modeli uczenia maszynowego. - Zastosuj regresję liniową, aby rozwiązać problemy z przewidywaniem. - Użyj regresji logistycznej w zadaniach klasyfikacji binarnej. - Oceń modele za pomocą technik walidacji krzyżowej. - Wdrażaj drzewa decyzyjne i montażowe, takie jak losowy las. - Rozwijaj sieci neuronowe skoncentrowane na nadzorowanym uczeniu się.

Główne profesjonalne wyniki nadzorowanego kursu uczenia się w ML znajdują się w takich obszarach, jak nauka danych koncentrująca się między innymi na analizie predykcyjnej, inżynierii uczenia maszynowego w firmach technicznych, między innymi w zakresie rozwoju modeli w zakresie opracowywania modeli, analiza danych w sektorach finansowych i marketingowych.

Kurs nauki Nadzorowanego ML przygotowuje Cię do rozwiązywania złożonych problemów z analizą danych za pomocą zaawansowanych technik uczenia maszynowego. Nauczysz się od przygotowania i wstępnego przetwarzania danych po zastosowanie algorytmów regresji i klasyfikacji. Będziesz zdominować modele, takie jak drzewa decyzyjne i sieci neuronalne, oceniając między innymi jego wydajność za pomocą krzyżowej walidacji.

Kurs nauki Nadzoru ML jest przeznaczony dla profesjonalistów i absolwentów, którzy chcą pogłębiać techniki automatycznego uczenia się. Odniesie się od wprowadzenia do nadzorowanego uczenia się po zastosowanie sieci neuronalnych, poprzez regresję liniową, drzewa decyzyjne i SVM, zapewniając niezbędne narzędzia do analizy i modelowania danych.

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.