Curso Machine Learning

Curso Machine Learning

Destacado
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Agosto 2020
Sede Errázuriz
Bienvenida

El desarrollo de la Industria 4.0 está generando una enorme cantidad de datos que pueden ser utilizados para mejorar los procesos productivos, el desarrollo y venta de productos y servicios, entre otros.

El Machine Learning es un conjunto de algoritmos que se entrenan en un conjunto de datos para hacer predicciones y mejorar la toma de decisiones.

El curso Machine Learning está destinado para presentar algunas de las técnicas de esta disciplina y cómo usar R, a través de la IDE RStudio, para aplicar dichas técnicas en el análisis de datos.

Dirigido a

Profesionales que buscan aprender y aplicar diversas técnicas del aprendizaje automático en el análisis de datos.

Objetivos

Los objetivos del curso de Machine Learning son:

  • Presentar los conceptos básicos y las etapas del proceso de extracción de conocimiento.
  • Mostrar técnicas para exploración y preparación de datos.
  • Que sus estudiantes se familiaricen con las diferentes técnicas de aprendizaje automático haciendo hincapié en las bases y fundamentos estadísticos de estas técnicas.
  • Que sus participantes aprendan a calibrar, explotar y evaluar la calidad de los modelos.
  • Que sus estudiantes conozcan casos prácticos que les permitan aplicar las técnicas aprendidas.
  • Que sus participantes sepan cómo usar R para analizar datos con técnicas de aprendizaje automático.
Profesor
Rolando de la Cruz
Rolando de la Cruz
Doctor en Estadística
Información General
Precio Precio

$600.000

Fechas y horarios Fechas y horarios
  • Agosto 2020.
Lugar Lugar

Sede Errázuriz.

Av. Presidente Errázuriz 3485, Las Condes.

Información e inscripciones Información e inscripciones

María Francisca Allendes

Formas de pago y beneficios Formas de pago y beneficios
  • Contado y cuotas

     Descuentos

  • 15% para ex alumnos y exalumnas de pregrado y postgrado UAI.
  • 15% para dos o más ejecutivos de la misma empresa.

* Los descuentos no son acumulables.

*La realización del presente curso exige un número mínimo de alumnos matriculados.

Contenidos
1
Módulo
Introducción General
Introducción al aprendizaje automático
2
Módulo
Exploración y preparación de datos
Tipos de atributos
3
Módulo
Métodos supervisados: Clasificación y Regresión
Árboles de decisión
Naive Bayes y K-Vecinos más cercanos
Random forest
Modelos clásicos en Estadística
Redes Neuronales
Máquina de vector soporte (SVM’s) y Kernels
4
Módulo
Aprendizaje no supervisado
Reglas de Asociación
Métodos de Aglomeramiento (Clustering)

Información e inscripciones
María Francisca Allendes (56-2) 2331 1924 francisca.allendes@uai.cl
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