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Aprendizaje automático, IA y certificación de aprendizaje profundo
Los métodos de aprendizaje automático se utilizan para el análisis de datos, aquí es donde son similares a la minería de datos, pero el objetivo principal del aprendizaje automático es automatizar los modelos de decisión. Los algoritmos son el corazón y el alma del aprendizaje automático y ayudan a las computadoras a encontrar información oculta.
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Entonces, en esencia, los algoritmos de aprendizaje automático deben aprender. La máquina necesita aprender de los datos. Los datos tendrán múltiples dimensiones: tipo (cuantitativo o cualitativo), cantidad (tamaño grande o pequeño) y cantidad de variables disponibles para resolver un problema. Los algoritmos de aprendizaje también deben ser tan generales como sea posible. Deberíamos buscar algoritmos que puedan aplicarse fácilmente a una amplia clase de problemas de aprendizaje.
Los científicos de datos son responsables del aprendizaje automático y de obtener resultados, pero las personas de negocios son las que van a usarlo para fines comerciales, por lo que las reglas y los conocimientos extraídos del aprendizaje automático deben ser interpretables. Por lo tanto, la salida producida por la máquina debe ser entendida por los humanos, que pueden no ser del área de aprendizaje automático.
Lo que diferencia este curso son los siguientes:
- Enfoque basado en el estudio de caso, donde los participantes están inmersos en el problema.
- Paquete completo de IA (aprendizaje profundo y PNL) y aprendizaje automático.
Objetivos
La capacitación tiene como objetivo proporcionar a los participantes los últimos algoritmos de aprendizaje automático de propósito general. Al mismo tiempo, la capacitación tiene como objetivo ofrecer algunos hilos comunes o una base de conocimiento común que se pueda utilizar en el futuro para aprender una amplia gama de algoritmos.
Casos de uso
Grandes y completos casos de uso:
- Industria financiera: los participantes aprenderían “calificación crediticia”.
- Industria del cuidado de la salud: utilice el flujo de tensor para extraer información.
- La historia del trato diferenciado de la policía de Canadá.
- Cómo encontrar pesos correctos para alimentos y tener un programa de compensación ganador.
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Aparte de estos casos de uso de trabajo en:
- Cómo reducir una gran cantidad de variables.
- Predecir un ataque al corazón.
- Convierta información categórica en información continua.