Machine Learning & AI for the Working Analyst
Clase abierta
¿Cómo evaluar (y leer evaluaciones) en Machine Learning?
En esta reunión de 30 minutos daremos una breve explicación de las distintas métricas para evaluar modelos de machine learning dedicados a:
1) Clasificación
2) Forecast
3) Clusterización
4) Resúmenes y traducción de texto
El objetivo del evento es explicar cómo algunas ideas provenientes de matemáticas muy básicas nos ayudan a mejorar nuestro entendimiento de un modelo y qué tan adecuado es para una base de datos.
Esta charla es la clase abierta de nuestro curso Machine Learning & AI for the Working Analyst.
Índice de la clase abierta
-
Muestreos independientes e idénticamente distribuidos
-
La aguja de Buffon
-
El algoritmo de Google de Page Rank
-
El método de componentes principales (PCA)
-
El problema de la Interpretabilidad
-
Aplicaciones a la genética
Descarga el material del curso
Brochure del
curso
Siguiente Edición del curso
2 de Febrero
12 semanas
Martes a viernes
18:30 - 20:30 CDT
Módulos:
-
Problemas de clasificación e introducción a ML
-
Aprendizaje no-supervisado y forecasting.
-
Inteligencia artificial y sus aplicaciones.
TESTIMONIOS
Estoy muy contento con las habilidades que adquirí en el curso “Machine Learning & AI for the working analyst”. Se trata de un curso integral que pude concluir aun sin ser matemático, científico de datos o programador. Si ya cuentas con experiencia en análisis de datos, o si ya sabes programar en Python o R, el curso te permitirá ampliar tus conocimientos o reforzarlos pues se enseña el marco teórico- matemático en el que se basan los modelos y los algoritmos propuestos cada semana..."
— Jorge Duarte