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.
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.
- ¿Cuál es la diferencia entre la estimación de máxima verosimilitud (ML) y máxima a Posteri (MAP)?
- ¿Por qué deberíamos considerar muestras negativas en un sistema de recomendación basado en comentarios implícitos?
- ¿Cuáles son las consecuencias y desventajas de usar datos agregados? ¿Cómo podemos combatirlos si no hay datos de nivel granular?
- ¿Cuáles son algunos de los obstáculos que evitan que las empresas aprovechen el poder del aprendizaje automático?
- Cómo crear un motor de búsqueda médica utilizando el aprendizaje automático en Java
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.
¿Qué diferencia al curso de Aprendizaje automático, IA y aprendizaje profundo?
- 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.
