CURSO
MACHINE LEARNING
AVANZADO
Información
Descripción del curso
El curso tiene como objetivo presentar los diferentes algoritmos de machine Learning desde un punto de vista matemático y estadístico.
Requisitos
Conocimientos matemáticos y estadísticos.
Antes de comenzar con la materia del curso se realizará, dos sesiones una recordatorio de 3 horas de algebra y otra de 3 horas de estadísticas.
Objetivos
El alumno adquirirá los conocimientos necesarios para afrontar un problema de explotación de los datos basándose en Machine Learning, desarrollar o modificar algoritmos existentes para la mejor adecuación a la solución del problema.
Este curso cubre los principales algoritmos existentes dentro de Machine Learning explicando los principios matemáticos en los que se basan (matemáticos y estadísticos).
El curso tiene una duración de 23h.
Metodología
Se impartirá una metodología práctica, la filosofía es que cuando más se aprende es haciendo las cosas. Las clase comenzarán con una parte teórica que se extenderá un 80% de la clase, después 20% lo dedicaremos a ver ejemplos usando notebooks auto contenidos, se propondrán ejercicios para que el alumno aplique lo aprendido. La parte teórica cobra mayor importancia en este curso.
Cursos (dos formatos)
- Semana: martes, miércoles y jueves de 19 a 22h. La primera semana no habrá clase el miércoles.
- Fin de Semana: viernes de 17 a 22h, y sábado de 9 am a 14h. Habrá un descanso de 20 min. en el intermedio
Comienzo de las clases:
- Semana: Consultar en: info@strategybigdata.com
- Fin de Semana: Consultar en: info@strategybigdata.com
Programa
El curso tiene una duración de 23h y en el programa cubriremos los siguientes contenidos:
Álgebra
- Álgebra matricial.
- Operaciones y propiedades.
- Cálculo Matricial.
- Álgebra Matricial.
Estadística
- Conceptos generales.
- Probabilidad condicionada.
- Variables aleatorias (funciones de densidad).
- Media, varianza, covarianza.
- Distribuciones más comunes.
- Probabilidad 2 variables aleatorias.
- Probabilidad múltiples variables aleatorias.
Aprendizaje supervisado
- Regresión lineal.
- Regresión lógica.
- GLM – Generalized linear models.
- Algoritmos de aprendizaje generativos.
- Naive Bayes.
- Support Vector Machine.
Teoría del conocimiento
- Underfitting / Overfitting.
- Minimización del riesgo empírico.
- Dimensión VC.
- X-Validation, leave one out.
- Métricas. ROC, matrices de confusión. Clases balanceadas.
- Selección de características.
Regularización
No supervisado
- K-mean.
- Mix of gausians.
- Algoritmos EM.
- PCA.
Aprendizaje por refuerzo
- Apache Hadoop, Amazon EMR + Cluster.
- EMR: Hive, Pig y streamming.
- EMR: Spark.
- Comienza el trabajo en el proyecto.
Precio del curso
Machine learnig Avanzado- Las plazas son limitadas. El alumno deberá tener un ordenador portátil. Las clases se imparten en la Escuela de negocios CIFF, Maria de Molina 27, Madrid. Los derechos de Matrícula y enseñanza ascienden a 595 euros, aunque existen descuentos para grupos y empresas.
- Aquellos alumnos que completen con éxito el curso, realizando todos los ejercicios y pruebas recibirán un Certificado en Machine Learning Avanzado expedido por CIFF Business School. Será necesaria una asistencia al 80% de los créditos para la obtención del título.
Profesores
Licenciado en matemáticas por la Universidad de Sevilla y científico de datos. Leer más...