350 €

Montando un proyecto real AI/ML de 0 a 100 con Python, Azure ML y PowerBI

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Descripción del evento
Con esta formación serás capaz de comprender una implementación real de un proyecto de Machine Learning desde cero en tu empresa.

Acerca de este evento

Es una oportunidad excepcional para comprender una implementación real de un proyecto de machine learning desde cero en tu empresa.

Finalizado el curso obtendrás la capacidad de analizar y procesar datos, reconocer qué técnicas de feature engineering afectan más a ciertos problemas, entender un proyecto de Machine Learning, … ¡No te pierdas la oportunidad de poder formarte con los mejores mentores de SolidQ!

Machine Learning es díficil. No hay duda de ello. Una vez dominas los conceptos teóricos y empiezas a quedar en buenas posiciones en competiciones de Kaggle, llega el momento de empezar a construir soluciones reales. Y ahí empieza otro viaje. Nosotros ya hemos pasado por ahí y hemos aprendido en el proceso, y durante ésta formación revisaremos consejos y trucos que hemos descubierto durante el camino. Cómo analizar y procesar datos, qué tecnicas de feature engineering afectan más a ciertos problemas, cómo tunear hiperparámetros más allá de la búsqueda aleatoria, mejores maneras de explicar nuestros modelos de Machine Learning a usuarios no-técnicos… todo esto y más en una sesión basada 100% en proyectos, código y soluciones extraídas de proyectos reales.

Temario

  • Análisis exploratorio
  • Transformaciones de datos automatizadas
  • Técnicas de feature engineering y casos de uso
  • Selección de atributos
  • Eliminación recursiva y eliminación basada en tiempo
  • Boruta
  • Entrenamiento de modelos (y cómo testear un modelo adecuadamente)
  • Tuneo de hiperparámetros avanzado
  • Ensamblado de modelos
  • Interpretación de modelos y cómo hablar con usuarios de negocio sobre ML

Incuido en el precio:

  • Certificado de asistencia.
  • Documentación completa y apuntes del curso
  • Material y ficheros para hacer los ejercicios de clase
  • Número de alumnos reducido
  • Comida ligera con el grupo para seguir charlando
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