Курс обучения подкрепления (обучение подкрепления, RL) + 8 ECTS кредиты

Курс обучения ML -контролируется, чтобы приобрести необходимые навыки в секторе в полном буме, где спрос на обученных специалистов не перестает расти. Этот курс предоставит вам прочную базу в методах регрессии, классификации и оценки, необходимой для любого кандидата для ученых данных. Вы будете учиться на основе автоматического обучения к продвинутым методам, таким как нейрональные сети и поддержка машин векторов, гарантируя, что вы готовитесь к столкновению с текущими проблемами трудового мира. Этот онлайн -курс предлагает гибкость и доступность, позволяя вам продвигаться в своем собственном темпе, пока вы становитесь экспертом в области контролируемого обучения.

- Понять основы контролируемого обучения в машинном обучении. - Узнайте, как подготовить и подготовить данные для моделей машинного обучения. - Применить линейную регрессию для решения задач прогнозирования. - Используйте логистическую регрессию в бинарных задачах классификации. - Оценить модели с помощью методов перекрестной проверки. - Реализовать деревья решений и собраний, такие как случайный лес. - Разработка нейронных сетей, ориентированных на контролируемое обучение.

Основные профессиональные результаты курса по контролируемому обучению в ML - в таких областях, как Data Science, сосредоточенные на прогнозном анализе, машиностроении машинного обучения в технических компаниях, консалтинг искусственного интеллекта для разработки моделей, анализ данных в финансовом и маркетинговом секторах, среди прочего.

Курс ML -контролируемого обучения готовит вас к решению сложных задач анализа данных с помощью расширенных методов машинного обучения. Вы учитесь на подготовке и предварительной обработке данных к применению алгоритмов регрессии и классификации. Вы будете доминировать в таких моделях, как деревья решений и нейрональные сети, оценивая ее эффективность с перекрестной проверкой, среди прочего.

Курс обучения ML -контролируется для профессионалов и выпускников, которые хотят углубить автоматические методы обучения. Он рассматривается из введения в контролируемое обучение к применению нейрональных сетей, посредством линейной регрессии, деревьев решений и SVM, предоставляя важные инструменты для анализа и моделирования данных.

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.