Cursos de certificaciones internacionales

Cursos de certificaciones internacionales

Machine Learning Certified Associate

La certificación Machine Learning Certified Associate valida la experiencia y el conocimiento en una descripción general de alto nivel de aprendizaje automático esencial, lo que puede y no puede hacer, cómo se utiliza comúnmente para apoyar los objetivos comerciales, los tipos de algoritmos y el funcionamiento de los sistemas.­­

Acerca del ente certificador ITCertificate

Es un proveedor global líder en programas de certificacióny evaluación.

Los profesionales alcanzan su máximo potencial con programas de acreditación.

Nuestros capacitadores, dedican tiempo a la consultoría y aportan experiencia a su enseñanza.

ITCertificate Education controla el desarrollo de múltiples programas educativos y certificaciones internacionales

Los expertos académicos son un grupo selecto de IT que pasan por un extenso conjunto de revisiones, pruebas, capacitaciones y entrevistas por pares antes de ser aceptados.

A quien esta dirigido

Metodología

  • Las clases se dictan llevando un Caso de Estudio Empresarial lo cual nos permite desarrollar el modelo metodológico con ejercicios prácticos reales que se utilizan en un ambiente empresarial en donde los estudiantes aplican los conocimientos específicos.  Al finalizar el curso cada estudiante debe hacer entrega de los laboratorios realizados con su respectiva documentación.

Pérfil del Profesor

Los profesores son Ingenieros de Sistemas o afines con certificaciones internacionales vigentes.  Son profesionales con experiencia Docente y Corporativa lo cual garantiza el conocimiento y el manejo de los temas dictados.

Acerca del examen

Contenido temático

* Que es el Marchine Learning.
* Importancia del Marchine Learning.
* Aplicabilidad del Machine Learning.
* Servicios financieros.
* Gobierno.
* Atención a la salud.
* Marketing y ventas.
* Minería.
* Transporte.
* Inteligencia artificial, Machine Learning y Deep Learning.
* Inteligencia artificial.
* Machine Learning.
* Deep Learning.
* Como funciona el Machine Learning.
* Tipos de Machine Learning.
* Aprendizaje supervisado.
* Aprendizaje no supervisado.
* Aprendizaje por refuerzo.
* Sobreajuste.
* Como evitar el sobreajuste.

*Scikit-learn.
*Statsmodels.
*PyMC.
*NTLK

* Algoritmo K Nearest Neighbor
* Método de descenso del gradiente, (gradient descent),
* Funcionamiento del método de descenso del gradiente,
* Regresión lineal
* Regresión logística,
‘Arboles de decisión
* Random Forest
* 5VM o Maquinas de sectores de soporte,
* K-means,

* Recolectar los datos.
* Preprocesar los datos.
* Explorar los datos.
* Entrenar el algoritmo.
* Evaluar el algoritmo.
* Utilizar el modelo.
* Mejorando el rendimiento de su modelo.