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Temario del curso
Introducción al Aprendizaje Automático Aplicado
- Aprendizaje estadístico vs. Aprendizaje automático
- Iteración y evaluación
- Compensación sesgo-varianza
- Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
- Problemas resueltos con Aprendizaje Automático
- División en Conjuntos de 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 ganancias (Profit curve)
- Curva ROC
- Curva Lift
- Selección del modelo
- Ajuste del modelo - estrategias de búsqueda en cuadrícula (grid search)
Preparación de datos para Modelado
- Importación y almacenamiento de datos
- Comprensión de los datos - exploraciones básicas
- Manipulación de datos con la librería pandas
- Transformación de datos - manejo de datos (data wrangling)
- Análisis exploratorio
- Valores faltantes - detección y soluciones
- Valores atípicos - detección y estrategias
- Estandarización, normalización y binarización
- Recodificación de datos cualitativos
Algoritmos de aprendizaje automático para detección de valores atípicos
-
Algoritmos supervisados
- KNN (K-Nearest Neighbors)
- Gradiente Boosting en conjunto (Ensemble)
- SVM (Support Vector Machine)
-
Algoritmos no supervisados
- Basados en distancia
- Métodos basados en densidad
- Métodos probabilísticos
- Métodos basados en modelos
Comprensión del Aprendizaje Profundo
- Descripción general de los conceptos básicos del aprendizaje profundo
- Diferenciación entre Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
- Descripción general de aplicaciones para el Aprendizaje Profundo
Descripción 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/salida
- Comprensión de perceptrones de una sola capa
- Diferencias entre Aprendizaje Supervisado y no supervisado
- Aprendizaje de redes neuronales feedforward (alimentación hacia adelante) y feedback (realimentación)
- Comprensión de la propagación hacia adelante y la retropropagación
Construcción de Modelos Simples de Aprendizaje Profundo con Keras
- Creación de un modelo en Keras
- Comprensión de los datos
- Especificación del modelo de aprendizaje profundo
- Compilación del modelo
- Ajuste (entrenamiento) del modelo
- 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 datos
- Preparación de datos de entrenamiento
- Preparación de datos de prueba
- Escalamiento 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 Detección de Anomalías
-
Autoencoder (Codificador automático)
- Arquitectura Codificador - Decodificador
- Pérdida de reconstrucción
-
Autoencoder Variacional (VAE)
- Inferencia variacional
-
Generador de Redes Adversarias (GAN)
- Arquitectura Generador - Discriminador
- Enfoques para detección de anomalías usando GANs
Marcos de Trabajo Ensemble (De Conjuntos)
- Combinación de resultados de diferentes métodos
- Agregado por Bootstrap (Bagging)
- Promediado de puntuaciones de valores atípicos
Requerimientos
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad básica con conceptos estadísticos y 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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