Advanced Machine Learning, Deep Learning & MLOps

El ML y la IA son tremendamente útiles en multitud de sectores, por eso no dejarán de crecer en las próximas décadas. Sin embargo, antes de profundizar en estos conceptos, es importante tener claro qué problemas pueden surgir y cómo abordarlos con éxito. Aquí descubrirás las principales claves de la ingeniería de variables para la optimización de modelos, dimensionalidad y reducción.

Como experto en crear entornos de ML e IA eficientes y que realmente sumen a las empresas, necesitas conocer los principales modelos que existen y cómo combinarlos para alcanzar tus objetivos. Por eso en este curso Advanced Machine Learning, Deep Learning & MLOps aprenderás la diferencia entre modelos débiles y fuertes, sobre Ensemble Modelling y acerca de la creación de pipelines con los que poder crear modelos ensamblados.

Comprender el funcionamiento de los modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial es primordial para poder crearlos, por eso en este módulo aprenderás lo más básico sobre los análisis de asociación, la interpretabilidad de los modelos y la selección de parámetros a tener en cuenta para que una nueva herramienta de ML se ajuste a las necesidades de la empresa para la que se crea.

El ML y la IA no serían nada sin datos de los que beber para poder trabajar. Al fin y al cabo, su principal valor es ese, trabajar sobre datos y no sobre suposiciones. Por eso aquí aprenderás todo lo que necesitas saber acerca del ciclo de vida del modelo y sobre el versionado y la trazabilidad.

No todos los modelos de Advanced Machine Learning alcanzan la misma profundidad, por eso es importante conocer los más avanzados y ver cuáles de sus opciones podrían venirle bien a los tuyos. Descubrirás qué son los modelos heurísticos, los modelos NPL, las series temporales y el forecasting y el Gradient Descent, ¡la base del que será tu trabajo una vez concluya tu formación!

El último módulo de nuestro curso Advanced Machine Learning, Deep Learning & MLOps consiste en aplicar todo lo aprendido a lo largo de la formación para crear procesos y proyectos propios. Aunque es innegable que la teoría es necesaria a la hora de adquirir nuevos conocimientos, en The Valley apostamos por la práctica para asentar lo aprendido y, más importante aún, poder aplicarlo en tu vida profesional desde el minuto uno.