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Temario del curso
Introducción al Aprendizaje Automático Aplicado
- Aprendizaje estadístico vs. Aprendizaje automático
- Iteración y evaluación
- Compromiso sesgo-varianza (Bias-Variance trade-off)
- Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
- Problemas resueltos con Aprendizaje Automático
- Entrenamiento, Validación y Prueba – Flujo de trabajo de ML para evitar el sobreajuste
- Flujo de trabajo del Aprendizaje Automático
- Algoritmos de aprendizaje automático
- Selección del algoritmo adecuado 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 desbalanceadas
-
Visualización del rendimiento del modelo
- Curva de beneficios
- Curva ROC
- Curva Lift
- Selección de modelos
- Ajuste de modelos – estrategias de búsqueda en cuadrícula (grid search)
Preparación de datos para el modelado
- Importación y almacenamiento de datos
- Comprensión de los datos – exploraciones básicas
- Manipulación de datos con la biblioteca pandas
- Transformaciones de datos – procesamiento de datos (data wrangling)
- Análisis exploratorio
- Observaciones faltantes – detección y soluciones
- Valores atípicos – detección y estrategias
- Estandarización, normalización, binarización
- Recodificación de datos cualitativos
Algoritmos de aprendizaje automático para la detección de valores atípicos
-
Algoritmos supervisados
- KNN (Vecinos más cercanos)
- 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
Resumen de Redes Neuronales
- ¿Qué son las Redes Neuronales?
- Redes Neuronales vs. Modelos de Regresión
- Comprensión de los Fundamentos Matemáticos y Mecanismos de Aprendizaje
- Construcción de una Red Neuronal Artificial
- Comprensión de los Nodos Neuronales y Conexiones
- Trabajo con Neuronas, Capas y Datos de Entrada y Salida
- Comprensión de los Perceptrones de Capa Simple
- Diferencias entre Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
- Aprendizaje de Redes Neuronales de Alimentación hacia Adelante (Feedforward) y Retroalimentación (Feedback)
- Comprensión de la Propagación Hacia Adelante y la Propagación hacia Atrás
Construcción de Modelos Simples de Aprendizaje Profundo con Keras
- Creación de un Modelo Keras
- Comprensión de Sus Datos
- Especificación de Su Modelo de Aprendizaje Profundo
- Compilación de Su Modelo
- Ajuste (Entrenamiento) de Su Modelo
- Trabajo con Sus Datos de Clasificación
- Trabajo con Modelos de Clasificación
- Uso de Sus Modelos
Trabajo con TensorFlow para Aprendizaje Profundo
-
Preparación de los Datos
- Descarga de los Datos
- Preparación de Datos de Entrenamiento
- Preparación de Datos de Prueba
- Escalado de Entradas
- Uso de Placeholders y Variables
- Especificación de la Arquitectura de la Red
- Uso de la Función de Costo
- Uso del Optimizador
- Uso de Inicializadores
- Ajuste (Entrenamiento) de la Red Neuronal
-
Construcción del Graf
- Inferencia
- Pérdida (Loss)
- Entrenamiento
-
Entrenamiento del Modelo
- El Graf
- La Sesión
- Bucle de Entrenamiento
-
Evaluación del Modelo
- Construcción del Graf de Evaluación
- Evaluación con Salida de Evaluación (Eval Output)
- Entrenamiento de Modelos a Gran Escala
- Visualización y Evaluación de Modelos con TensorBoard
Aplicación del Aprendizaje Profundo en la Detección de Anomalías
-
Autoencoder (Codificador-Decoder)
- Arquitectura Codificador - Decoder
- Pérdida de reconstrucción
-
Autoencoder Variacional
- Inferencia variacional
-
Red Generativa Antagónica (GAN)
- Arquitectura de Generador – Discriminador
- Enfoques para Detección de Anomalías usando GAN
Marcos de Trabajo de Conjuntos (Ensemble Frameworks)
- Combinación de resultados de diferentes métodos
- Promedio Acotado de Bolsillo (Bootstrap Aggregating / Bagging)
- Promedio de puntuaciones de valores atípicos
Requerimientos
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad básica con estadística y conceptos matemáticos
Público 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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