Comprender los algoritmos de aprendizaje automático a través de ejemplos

Resumen

Explore algoritmos y prácticas comunes de aprendizaje automático a través de ejemplos de la industria, aprende a elegir el algoritmo adecuado y descubre las soluciones de Azure ML para automatizar tareas sin necesidad de programación.

Programa de estudio

• Introducción al Aprendizaje Automático
Descripción General de Conceptos de Aprendizaje Automático
Importancia y Aplicaciones en la Industria
Introducción a la Plataforma Azure ML
• Algoritmos de Aprendizaje Supervisado
Regresión Lineal
Estudio de Caso: Predicción de Precios de Viviendas
Implementación en Azure
Árboles de Decisión
Estudio de Caso: Evaluación de Riesgo de Crédito
Implementación en Azure
Máquinas de Vectores de Soporte
Estudio de Caso: Clasificación de Textos
Implementación en Azure
• Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado
Agrupamiento (k-Means)
Estudio de Caso: Segmentación de Clientes
Implementación en Azure
Análisis de Componentes Principales (PCA)
Estudio de Caso: Reducción de Dimensionalidad para Datos de Imágenes
Implementación en Azure
• Aprendizaje de Refuerzo
Introducción a Conceptos de Aprendizaje de Refuerzo
Estudio de Caso: Estrategias de Precios Dinámicos
Implementación en Azure
• Evaluación y Selección de Modelos
Precisión, Exactitud y Revocación
Curvas ROC y AUC
Técnicas de Validación Cruzada
• Elección del Algoritmo Correcto
Comprendiendo Tipos de Datos y Características
Compensaciones y Consideraciones (Compensación Bias-Varianza)
Guías Prácticas para la Selección de Algoritmos
• Automatización de Tareas de Aprendizaje Automático
Introducción a Soluciones de ML Automatizado en Azure
Configuración de Experimentos de ML Automatizado
Mejores Prácticas para Automatizar Flujos de Trabajo de ML
• Laboratorios y Proyectos Prácticos
Ejercicio: Construcción de un Modelo de Predicción Simple
Proyecto: Canal de Aprendizaje Automático de Extremo a Extremo con Azure
• Cierre y Siguientes Pasos
Revisión de Conceptos Aprendidos
Recursos para Continuar Aprendiendo

Asignaturas

Charlas de Conferencia