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Temario del curso
Introducción al Aprendizaje Automático Aplicado
- Aprendizaje estadístico vs. Aprendizaje automático
- Iteración y evaluación
- Compensación sesgo-varianza (Bias-Variance trade-off)
- Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
- Problemas resueltos con Aprendizaje Automático
- Validación de entrenamiento y prueba – Flujo de trabajo del ML para evitar el sobreajuste
- Flujo de trabajo del Aprendizaje Automático
- Algoritmos de aprendizaje automático
- Elección del algoritmo apropiado para el problema
Evaluación de Algoritmos
-
Evaluación de predicciones numéricas
- Medidas de precisión: ME, MSE, RMSE, MAPE
- Estabilidad de parámetros y predicciones
-
Evaluación de algoritmos de clasificación
- Precisión y sus problemas
- La matriz de confusión
- Problema de clases desequilibradas
-
Visualización del rendimiento del modelo
- Curva de beneficio
- Curva ROC
- Curva Lift
- Selección de modelos
- Ajuste de modelos – Estrategias de búsqueda en cuadrícula (grid search)
Preparación de datos para la modelización
- Importación y almacenamiento de datos
- Comprensión de los datos – Exploraciones básicas
- Manipulación de datos con la biblioteca pandas
- Transformaciones de datos – Manipulación de datos (Data wrangling)
- Análisis exploratorio
- Observaciones faltantes – Detección y soluciones
- Valores atípicos (Outliers) – Detección y estrategias
- Estandarización, normalización, binarización
- Recodificación de datos cualitativos
Algoritmos de aprendizaje automático para la detección de valores atípicos
-
Algoritmos supervisados
- KNN (K-vecinos más cercanos)
- Boosting de gradiente en conjunto (Ensemble Gradient Boosting)
- SVM (Máquinas de Vectores de Soporte)
-
Algoritmos no supervisados
- Basados en distancia
- Métodos basados en densidad
- Métodos probabilísticos
- Métodos basados en modelos
Comprensión del Aprendizaje Profundo
- Resumen de los conceptos básicos del aprendizaje profundo
- Diferenciación entre Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
- Resumen de aplicaciones para el aprendizaje profundo
Visión general de las Redes Neuronales
- ¿Qué son las redes neuronales?
- Redes neuronales vs. Modelos de regresión
- Comprensión de los fundamentos matemáticos y los mecanismos de aprendizaje
- Construcción de una Red Neuronal Artificial
- Comprensión de los nodos neuronales y las conexiones
- Trabajo con neuronas, capas y datos de entrada y salida
- Comprensión de los Perceptrones de Capa Simple
- Diferencias entre el aprendizaje supervisado y no supervisado
- Aprendizaje de redes neuronales de alimentación directa (feedforward) y retroalimentación (feedback)
- Comprensión de la propagación hacia adelante (forward propagation) y la retropropagación (back propagation)
Construcción de modelos simples de aprendizaje profundo con Keras
- Creación de un modelo en Keras
- Comprensión de tus datos
- Especificación de tu modelo de aprendizaje profundo
- Compilación de tu modelo
- Ajuste (entrenamiento) de tu modelo
- Trabajo con datos de clasificación
- Trabajo con modelos de clasificación
- Uso de tus modelos
Trabajo con TensorFlow para el Aprendizaje Profundo
-
Preparación de los datos
- Descarga de los datos
- Preparación de los datos de entrenamiento
- Preparación de los datos de prueba
- Escalado de entradas
- Uso de placeholders y variables
- Especificación de la arquitectura de la red
- Uso de la función de coste (Cost Function)
- Uso del optimizador
- Uso de inicializadores
- Ajuste (entrenamiento) de la red neuronal
-
Construcción del grafo
- Inferencia
- Pérdida (Loss)
- Entrenamiento
-
Entrenamiento del modelo
- El grafo
- La sesión
- Bucle de entrenamiento (Train Loop)
-
Evaluación del modelo
- Construcción del grafo de evaluación
- Evaluación con salida Eval
- Entrenamiento de modelos a gran escala
- Visualización y evaluación de modelos con TensorBoard
Aplicación del Aprendizaje Profundo en la Detección de Anomalías
-
Autoencoder
- Arquitectura Codificador - Decodificador
- Pérdida de reconstrucción
-
Variational Autoencoder (VAE)
- Inferencia variacional
-
Red Generativa Adversaria (GAN)
- Arquitectura Generador – Discriminador
- Enfoques de aprendizaje automático utilizando GANs
Marcos de Trabajo en Conjunto (Ensemble Frameworks)
- Combinación de resultados de diferentes métodos
- Bootstrap Aggregating (Bagging)
- Promediado de puntuaciones de valores atípicos
Requerimientos
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad básica con estadística y conceptos matemáticos
Audiencia Objetivo
- Desarrolladores
- Científicos de datos
28 Horas
Reseñas (5)
La capacitación proporcionó una interesante visión general de los modelos de aprendizaje profundo y métodos relacionados. El tema era bastante nuevo para mí, pero ahora siento que realmente tengo una idea de lo que puede implicar la IA y el ML, qué consisten estos términos y cómo pueden ser utilizados con ventaja. En general, me gustó el enfoque de comenzar con el fondo estadístico y los modelos de aprendizaje básicos, como la regresión lineal, especialmente enfatizando los ejercicios intermedios.
Konstantin - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Curso - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
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Ana siempre preguntaba si había alguna pregunta y constantemente intentaba hacernos más activos planteando cuestiones, lo que nos involucraba a todos realmente en el entrenamiento.
Enes Gicevic - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Curso - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
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Me gustó la forma en que se integra con las prácticas.
Bertan - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Curso - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
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La extensa experiencia / conocimiento del formador
Ovidiu - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Curso - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
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la VM es una buena idea
Vincent - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Curso - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
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