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Temario del curso
Introducción al Aprendizaje Automático Aplicado
- Aprendizaje estadístico vs. Aprendizaje automático
- Iteración y evaluación
- Compensación entre sesgo y varianza
- 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
- Elección 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 limitaciones
- La matriz de confusión
- Problema de clases desequilibradas
-
Visualización del rendimiento del modelo
- Curva de ganancia (Profit curve)
- Curva ROC
- Curva de elevación (Lift curve)
- Selección del modelo
- Ajuste del modelo: estrategias de búsqueda en cuadrícula
Preparación de datos para el modelado
- Importación y almacenamiento de datos
- Comprensión de los datos: exploración básica
- Manipulación de datos con la biblioteca pandas
- Transformación de datos: manejo de datos (Data wrangling)
- Análisis exploratorio
- Observaciones faltantes: detección y soluciones
- Valores atípicos: detección y estrategias
- Estandarización, normalización y binarización
- Recodificación de datos cualitativos
Algoritmos de aprendizaje automático para la detección de valores atípicos
-
Algoritmos supervisados
- KNN (K-vecinos más cercanos)
- Gradiente Boosting en conjunto (Ensemble Gradient Boosting)
- SVM (Máquinas de soporte vectorial)
-
Algoritmos no supervisados
- Basados en distancia
- Métodos basados en densidad
- Métodos probabilísticos
- Métodos basados en modelos
Comprensión del aprendizaje profundo
- Visión general de los conceptos básicos del aprendizaje profundo
- Diferenciación entre Aprendizaje automático y Aprendizaje profundo
- Visión general de las aplicaciones del aprendizaje profundo
Visión general de las 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 nodos neuronales y conexiones
- Trabajo con neuronas, capas y datos de entrada y salida
- Comprensión de los perceptrones de una sola capa
- Diferencias entre aprendizaje supervisado y no supervisado
- Aprendizaje de redes neuronales alimentadas hacia adelante (feedforward) y con retroalimentación (feedback)
- Comprensión de la propagación hacia adelante (forward propagation) y la retropropagación (back propagation)
Construcción de modelos simples de aprendizaje profundo con Keras
- Creación de un modelo en Keras
- Comprensión de sus datos
- Especificación de su modelo de aprendizaje profundo
- Compilación del modelo
- Ajuste del modelo (Fitting)
- Trabajo con 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 de la red neuronal
-
Construcción del grafo
- Inferencia
- Pérdida (Loss)
- Entrenamiento
-
Entrenamiento del modelo
- El grafo
- La sesión
- Bucle de entrenamiento
-
Evaluación del modelo
- Construcción del grafo 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
-
Autoencodificador
- Arquitectura Codificador-Decodificador
- Pérdida de reconstrucción
-
Autoencodificador Variacional (VAE)
- Inferencia variacional
-
Red Generativa Antagónica (GAN)
- Arquitectura Generador-Discriminador
- Enfoques de detección de anomalías utilizando GAN
Marcos de trabajo en conjunto (Ensemble frameworks)
- Combinación de resultados de diferentes métodos
- Apilamiento bootstrap (Bootstrap Aggregating / Bagging)
- Promediado de puntuaciones de anomalías
Requerimientos
- Experiencia con la programación en Python
- Conocimientos básicos de 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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