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Programa del Curso
Introducción a los modelos avanzados Machine Learning
- Visión general de modelos complejos: Random Forests, Gradient Boosting, Neural Networks
- Cuándo usar modelos avanzados: prácticas recomendadas y casos de uso
- Introducción a las técnicas de aprendizaje en conjunto
Ajuste y optimización de hiperparámetros
- Técnicas de búsqueda en cuadrícula y búsqueda aleatoria
- Automatización del ajuste de hiperparámetros con Google Colab
- Uso de técnicas avanzadas de optimización (Bayesianos, Algoritmos Genéticos)
Neural Networks y Deep Learning
- Creación y entrenamiento de redes neuronales profundas
- Transfiera el aprendizaje con modelos previamente entrenados
- Optimización de modelos de aprendizaje profundo para mejorar el rendimiento
Implementación de modelos
- Introducción a las estrategias de implementación de modelos
- Implementación de modelos en entornos de nube con Google Colab
- Inferencia en tiempo real y procesamiento por lotes
Trabajar con Google Colab para gran escala Machine Learning
- Colaboración en proyectos de aprendizaje automático en Colab
- Uso de Colab para el entrenamiento distribuido y la aceleración GPU/TPU
- Integración con servicios en la nube para el entrenamiento de modelos escalables
Interpretabilidad y explicabilidad del modelo
- Exploración de técnicas de interpretabilidad de modelos (LIME, SHAP)
- IA explicable para modelos de aprendizaje profundo
- Manejo del sesgo y la equidad en los modelos de aprendizaje automático
Aplicaciones del mundo real y estudios de casos
- Aplicación de modelos avanzados en salud, finanzas y comercio electrónico
- Casos prácticos: Implementaciones de modelos exitosas
- Retos y tendencias de futuro en el aprendizaje automático avanzado
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de los algoritmos y conceptos de aprendizaje automático
- Competencia en Python programación
- Experiencia con Jupyter Notebooks o Google Colab
Audiencia
- Científicos de datos
- Profesionales del aprendizaje automático
- Ingenieros de IA
21 Horas
