Takviye Öğrenme Kursu (Takviye Öğrenimi, RL) + 8 ECTS Kredileri

ML Denetlenen Öğrenme Kursu, eğitimli profesyonellere olan talebin büyümeyi bırakmadığı tam patlamalı bir sektörde gerekli becerileri elde etmek için tasarlanmıştır. Bu ders size veri bilimcisi için herhangi bir aday için gerekli olan regresyon, sınıflandırma ve değerlendirme tekniklerinde sağlam bir temel sağlayacaktır. Otomatik öğrenmenin temellerinden nöronal ağlar ve destek vektörleri makineleri gibi gelişmiş yöntemlere kadar öğrenecek ve iş dünyasının mevcut zorluklarıyla yüzleşmeye hazırlanmanızı sağlayacaksınız. Bu çevrimiçi kurs esneklik ve erişilebilirlik sunar ve denetimli öğrenme konusunda uzman olurken kendi hızınızda ilerlemenizi sağlar.

- Makine öğreniminde denetimli öğrenmenin temellerini anlayın. - Makine öğrenimi modelleri için nasıl hazırlanacağınızı ve hazırlanacağınızı öğrenin. - Tahmin sorunlarını çözmek için doğrusal regresyon uygulayın. - İkili sınıflandırma görevlerinde lojistik regresyonunu kullanın. - Çapraz doğrulama teknikleri aracılığıyla modelleri değerlendirin. - Rastgele orman gibi karar ve montaj ağaçlarını uygulayın. - Denetimli öğrenmeye odaklanan sinir ağları geliştirin.

ML'de denetimli öğrenme kursunun ana profesyonel çıktıları, öngörücü analize odaklanan veri bilimi, teknik şirketlerde makine öğrenimi mühendisliği, model geliştirme için yapay zeka danışmanlığı, finans ve pazarlama sektörlerinde veri analizi gibi alanlardadır.

ML denetimli öğrenme kursu, sizi gelişmiş makine öğrenme teknikleri aracılığıyla karmaşık veri analizi sorunlarını ele almaya hazırlar. Regresyon ve sınıflandırma algoritmalarının uygulanmasına verilerin hazırlanması ve önceden işlenmesinden öğreneceksiniz. Karar ağaçları ve nöronal ağlar gibi modellere hakim olacak, diğer şeylerin yanı sıra çapraz doğrulama ile verimliliğini değerlendireceksiniz.

ML Denetimli Öğrenme Kursu, otomatik öğrenme tekniklerini derinleştirmek isteyen profesyoneller ve mezunlar için tasarlanmıştır. Denetimli öğrenmeye girişten nöronal ağların uygulanmasına, doğrusal regresyon, karar ağaçları ve SVM yoluyla veri analizi ve modelleme için temel araçlar sağlayan ele alınır.

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.