Curso de Fundamentos de Aprendizaje Automático con Python

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a científicos y analistas de datos que desean automatizar, evaluar y administrar modelos predictivos utilizando las capacidades de aprendizaje automático de DataRobot.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Cargue conjuntos de datos en DataRobot para analizar, evaluar y verificar la calidad de los datos.
• Cree y entrene modelos para identificar variables importantes y cumplir con los objetivos de predicción.
• Interprete los modelos para crear información valiosa que sea útil para tomar decisiones empresariales.
• Supervise y administre modelos para mantener un rendimiento de predicción optimizado.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a personas técnicas que deseen crear modelos de aprendizaje automático utilizando algoritmos como GLM, Deep Learning y Random Forests.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar H2O.
• Cree modelos de aprendizaje automático utilizando diferentes algoritmos populares.
• Evalúe los modelos en función del tipo de datos y los requisitos empresariales.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean usar H2O AutoML para automocionar el proceso de creación y selección del mejor algoritmo y parámetros de aprendizaje automático.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Automatice el flujo de trabajo de aprendizaje automático.
• Entrene y ajuste automáticamente muchos modelos de aprendizaje automático dentro de un intervalo de tiempo especificado.
• Entrene conjuntos apilados para llegar a modelos de conjuntos altamente predictivos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del aprendizaje automático que desean usar Auto-sklearn para automatizar el proceso de selección y optimización de un modelo de aprendizaje automático.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Automatice el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático altamente eficientes.
• Cree modelos de aprendizaje automático de alta precisión mientras evita las tareas más tediosas de seleccionar, entrenar y probar diferentes modelos.
• Utilice el poder del aprendizaje automático para resolver problemas empresariales del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, así como a personas menos técnicas que desean usar Auto-Keras para automatizar el proceso de selección y optimización de un modelo de aprendizaje automático.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Automatice el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático altamente eficientes.
• Busque automáticamente los mejores parámetros para los modelos de aprendizaje profundo.
• Cree modelos de aprendizaje automático de alta precisión.
• Utilice el poder del aprendizaje automático para resolver problemas empresariales del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que deseen utilizar AdaBoost para crear algoritmos de impulso para el aprendizaje automático con Python.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para empezar a crear modelos de aprendizaje automático con AdaBoost.
• Comprender el enfoque de aprendizaje por conjuntos y cómo implementar el impulso adaptativo.
• Aprenda a crear modelos AdaBoost para impulsar los algoritmos de aprendizaje automático en Python.
• Utilice el ajuste de hiperparámetros para aumentar la precisión y el rendimiento de los modelos AdaBoost.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que desean usar Random Forest para crear algoritmos de aprendizaje automático para grandes conjuntos de datos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para empezar a crear modelos de aprendizaje automático con Random forest.
• Comprender las ventajas de Random Forest y cómo implementarlo para resolver problemas de clasificación y regresión.
• Aprenda a manejar grandes conjuntos de datos e interpretar varios árboles de decisión en Random Forest.
• Evalúe y optimice el rendimiento del modelo de aprendizaje automático ajustando los hiperparámetros.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos y científicos de datos de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar Weka para realizar tareas de minería de datos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Weka.
• Comprender el entorno Weka y el entorno de trabajo.
• Realice tareas de minería de datos mediante Weka.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar Google ML Kit para crear modelos de aprendizaje automático optimizados para el procesamiento en dispositivos móviles.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar funciones de aprendizaje automático para aplicaciones móviles.
• Integre nuevas tecnologías de aprendizaje automático en aplicaciones Android y iOS mediante las ML Kit API. 
• Mejore y optimice las aplicaciones existentes con el SDK ML Kit para el procesamiento y la implementación en el dispositivo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a personas técnicas con experiencia en aprendizaje automático que deseen optimizar los modelos de aprendizaje automático utilizados para detectar patrones complejos en big data.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y evalúe varias herramientas de código abierto AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, etcétera.)
• Entrene modelos de aprendizaje automático de alta calidad.
• Resuelva de manera eficiente diferentes tipos de problemas de aprendizaje automático supervisado.
• Escriba solo el código necesario para iniciar el proceso de aprendizaje automático automatizado.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o en el sitio) está dirigida a participantes con diferentes niveles de experiencia que deseen aprovechar la plataforma Google AutoML para crear chatbots personalizados para diversas aplicaciones.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del desarrollo de chatbots.
• Navegue por Googgle Cloud Platform y acceda a AutoML.
• Prepare los datos para entrenar modelos de chatbot.
• Entrene y evalúe modelos de chatbot personalizados con AutoML.
• Implemente e integre chatbots en varias plataformas y canales.
• Supervise y optimice el rendimiento del chatbot a lo largo del tiempo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, analistas de datos y desarrolladores que deseen explorar AutoML productos y características para crear e implementar modelos de entrenamiento de ML personalizados con el mínimo esfuerzo.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explore la línea de productos AutoML para implementar diferentes servicios para varios tipos de datos.
• Prepare y etiquete conjuntos de datos para crear modelos de ML personalizados.
• Entrene y administre modelos para producir modelos de aprendizaje automático precisos y justos.
• Realice predicciones utilizando modelos entrenados para cumplir con los objetivos y necesidades comerciales.