Antes de realizar un curso o seminario, escuchamos las necesidades reales y objetivos de cada cliente, para adecuar la formación y obtener el mayor aprovechamiento posible. Ajustamos cada curso a sus necesidades.

Somos también especialistas en formaciones 'in company' adaptadas a las necesidades de cada organización, donde el aprovechamiento para varios asistentes de la misma compañía es mucho mayor. Si es tu caso, contacta con nosotros.

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Machine Learning

Machine Learning

Objetivo

Con este curso comprenderemos los conceptos necesarios para realizar procesos de Machine Learning , esta rama de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo desarrollar técnicas que permitan a los ordenadores aprender.

En los proyectos Machine Learning creamos algoritmos capaces de generalizar comportamientos y reconocer patrones a partir de una información suministrada en forma de ejemplo (entrenamiento). Se utilizan técnicas de Machine Learning entre otras en las siguientes áreas: Medicina, Bioinformática, Marketing, Procesamiento del Lenguaje Natural, Procesamiento de imágenes, Visión artificial, Detección de Spam.

Machine Learning

Público objetivo

  • Profesionales TIC: Consultores BI, Científicos de Datos,
  • Profesionales de Ciencias Aplicadas: Matemáticos, Estadísticos, Físicos

Observaciones

  • Metodología: El curso intercala partes teóricas en las que se imparten conceptos fundamentales para comprender los ejercicios prácticos que se imparten.
  • Requerimientos: Conceptos básicos de: Álgebra Lineal, Cálculo y teoría de la probabilidad.
 

Temario

0. Introducción al Machine Learning
  • Definición y flujo de un proceso de Machine Learning
  • Aprendiza supervisado y no supervisado
  • Tipos de algoritmos: Clustering, Clasificación, Regresión,…
  • Medición de la calidad de un algoritmo: Matriz de Confusión, Curva ROC (AUC)
1. Extracción de estructura de los datos: Clustering
  • K-Medias
  • Modelos de Mezcla Gaussiana (GMM)
2. Sistemas de recomendación
  • Descomposición en valores singulares de una matriz (SVD)
  • Filtrado Colaborativo
  • Recomendación utilizando SVD (Escoger películas para un usuario)
  • Recomendación utilizando SVD (Escoger usuarios una campaña de promoción de una película)
3. Clasificación
  • Regresión Lineal
  • Regresión Logística
  • Detección del fraude con regresión logística
4. Redes Neuronales y Deep Learning
  • Introducción a las redes neuronales
  • Perceptrón simple
  • Perceptrón multicapa
  • Algoritmo de entrenamiento retropropagación (backpropagation)
  • Máquinas de Boltzmann restringidas (RBMs)
5. Sistemas de elección
  • Test A/B (Experimento de 2 grupos)
  • Experimento de máquina tragaperras con varias palancas
6. Procesamiento de Lenguaje Natural
  • Procesamiento del lenguaje natural con Python (NLTK)
  • Funciones útiles para análisis semántico
  • Generación de vocabularios
  • Tokenización: Paso de texto a frases
  • Análisis de sentimientos sobre críticas de películas

Convocatorias

Curso Online de Machine Learning

  • Online

Fecha: Del 10 de abr. al 11 de abr. de 2017

Horario: 16:00 h - 21:00 h ( CEST - Madrid)

Lugar: Plataforma web con profesor

Precio: 95€ / persona

Pago: Paypal o Trans. Bancaria (Consultar)


Curso Presencial de Machine Learning

  • Presencial

Fecha: Del 03 de abr. al 04 de abr. de 2017

Horario: 9:00 a 14:00 y 15:30 a 18:30

Lugar: Av. de Brasil, 17, 16º A-B. Madrid

Precio: 575€ / persona

Pago: Paypal o Trans. Bancaria (Consultar)


Contacto

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