Cuándo Usar Aprendizaje Automático - Consejos, Trucos y Advertencias

Resumen

Descubre cuándo y cómo aplicar efectivamente el aprendizaje automático, con consejos prácticos y ejemplos del mundo real de proyectos de código abierto y comercio de criptomonedas.

Programa de estudio

- Introducción al Aprendizaje Automático -- Visión general del Aprendizaje Automático -- Contexto Histórico y Evolución -- Conceptos Clave y Terminología - Identificación de Problemas del Aprendizaje Automático -- Tipos de Problemas Resueltos por el Aprendizaje Automático -- Características de Aplicaciones Exitosas de AA -- Estudios de Caso: Proyectos de Código Abierto - Consideraciones sobre los Datos -- Requisitos de Calidad y Cantidad de los Datos -- Técnicas de Preprocesamiento de Datos -- Selección e Ingeniería de Características -- Ejemplo Práctico: Datos de Mercados de Criptomonedas - Elegir el Enfoque de Aprendizaje Automático Adecuado -- Aprendizaje Supervisado vs No Supervisado -- Comprender Clasificación, Regresión, Agrupamiento y Reducción de Dimensionalidad -- Selección de Algoritmos: Pros y Contras -- Demostración Práctica: Selección de Modelos para Estrategias de Trading - Implementación de Soluciones de Aprendizaje Automático -- Pasos para Construir un Modelo de AA -- Entrenamiento, Validación y Prueba de Modelos -- Métricas de Rendimiento y Evaluación de Modelos -- Marcos y Herramientas Prácticas - Consideraciones para el Despliegue -- Escalado de Soluciones de Aprendizaje Automático -- Integración de AA en Sistemas Existentes -- Monitoreo y Mantenimiento de Modelos Desplegados -- Estudio de Caso de Despliegue: Predicción en Tiempo Real en Trading de Criptomonedas - Errores Comunes y Advertencias -- Sobreajuste y Subajuste -- Sesgo y Justicia en los Modelos -- Problemas de Fuga de Datos -- Consideraciones Éticas y Regulatorias - Consejos y Mejores Prácticas -- Desarrollo Iterativo y Bucles de Retroalimentación -- Aprendizaje Continuo y Actualización de Modelos -- Aprovechar la Comunidad y las Contribuciones de Código Abierto -- Lecciones Aprendidas de Fracasos y Éxitos en la Industria - Conclusión y Tendencias Futuras -- Tendencias Emergentes en el Aprendizaje Automático -- Especulaciones sobre el Futuro del AA en Trading y Código Abierto -- Reflexiones Finales y Resumen del Curso - Recursos Adicionales -- Lecturas Recomendadas -- Comunidades y Foros en Línea -- Herramientas y Bibliotecas para Mayor Exploración

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