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.
- 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
