Resumen
Inscríbete en la cuarta entrega de la Certificación de Flujo de Trabajo de IA empresarial de IBM, un curso diseñado específicamente para continuar tu viaje en inteligencia artificial con un enfoque en Aprendizaje Automático, Reconocimiento Visual y PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural). Este curso crucial está diseñado como parte de una especialización integral, donde cada módulo se construye de manera fluida sobre el anterior. Se recomienda encarecidamente realizar esta serie en secuencia para una experiencia de aprendizaje coherente y estructurada.
En el Curso 4, sumérgete en la fase crucial del flujo de trabajo de IA relevante para una compañía hipotética de medios de streaming. Esto incluye establecer modelos y configurar las tuberías de datos esenciales. Inicia tu aprendizaje con una exploración exhaustiva de las métricas de evaluación para entender las mejores prácticas a través de métricas de regresión, métricas de clasificación y métricas multiclase. Estos conocimientos ayudarán a determinar el modelo más eficiente para abordar diversos retos empresariales.
Avanza tu conocimiento con discusiones detalladas sobre las prácticas óptimas para varios tipos de modelos como modelos lineales, modelos basados en árboles y redes neuronales. Experimenta un aprendizaje práctico con los modelos listos para usar de Watson de IBM para el Entendimiento del Lenguaje Natural (NLU) y Reconocimiento Visual, brindando un contexto práctico a tu aprendizaje a través de estudios de caso en PLN y análisis de imágenes.
Al final de este curso, habrás adquirido la capacidad de:
- Analizar y aplicar métricas comunes para regresión, clasificación y clasificación multietiqueta,
- Utilizar regresión lineal y logística en el aprendizaje supervisado,
- Implementar estrategias de búsqueda en rejilla y validación cruzada,
- Seleccionar modelos para producción basados en métricas de evaluación,
- Describir la aplicación de algoritmos basados en árboles y Redes Neuronales en el aprendizaje supervisado,
- Diseñar un modelo de red neuronal usando Tensorflow,
- Crear y evaluar instancias de Watson Visual Recognition y NLU.
Este curso es particularmente beneficioso para los profesionales existentes en ciencia de datos que buscan mejorar su experiencia en la implementación de IA dentro de grandes empresas. Presupone la finalización de los primeros tres cursos en la especialización de Flujo de Trabajo de IA Empresarial de IBM y un sólido entendimiento de álgebra lineal, estadísticas, aprendizaje automático, programación en Python, uso de IBM Watson Studio y familiaridad con el proceso de diseño de pensamiento.
Elige este curso para profundizar tus habilidades en Aprendizaje Automático, Reconocimiento Visual y PLN y pavimentar tu camino para convertirte en un practicante más conocedor en el campo de la IA.
Categorías: Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), Cursos de Regresión Lineal, Cursos de Análisis de Regresión.
Programa de estudio
Enseñado por
Mark J Grover and Ray Lopez, Ph.D.
