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Aprendizaje automático para empresas

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Descripción del curso

Este curso introducirá los elementos clave del aprendizaje automático a los líderes empresariales. Nos centraremos en las ideas clave y las prácticas básicas sobre cómo estructurar las cuestiones empresariales como proyectos de modelado con los equipos de aprendizaje automático. Entenderá los diferentes tipos de modelos, qué tipo de preguntas de negocio ayudan a responder o qué tipo de oportunidades pueden descubrir, también aprenderá a identificar situaciones en las que debería aplicarse el aprendizaje automático NOT, lo cual es igualmente importante. Entenderá la diferencia entre inferencia y predicción, predicción de probabilidades y cantidades, y cómo el uso del aprendizaje no supervisado puede ayudar a construir una estrategia de segmentación de clientes significativa.
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Habilidades informáticas para las empresas

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  1. 1

    Aprendizaje automático y casos de uso de datos

    Gratuito

    El aprendizaje automático se utiliza en muchos sectores y campos diferentes. Puede mejorar fundamentalmente la empresa si se aplica correctamente. En este capítulo se describen los casos de uso del aprendizaje automático, los puestos de trabajo y cómo encajan en la pirámide de necesidades de datos.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Aprendizaje automático y pirámide de datos
    50 xp
    Aclaración terminológica
    50 xp
    Ordenar las necesidades de la pirámide de datos
    100 xp
    Emparejar las tareas en la pirámide de datos
    100 xp
    Principios del aprendizaje automático
    50 xp
    Tipos de modelado
    50 xp
    Encontrar casos supervisados y no supervisados
    100 xp
    Funciones, herramientas y tecnologías
    50 xp
    Responsabilidades del puesto
    50 xp
    Adecuar los proyectos de datos a los puestos de trabajo
    100 xp
    Tipos de estructura de los equipos
    100 xp
  2. 4

    Gestión de proyectos de aprendizaje automático

    En este capítulo se analizarán las mejores y peores prácticas de gestión de proyectos de aprendizaje automático. Identificaremos los errores más comunes del aprendizaje automático, aprenderemos a gestionar la comunicación entre los equipos de negocio y ML y, por último, abordaremos los retos a la hora de desplegar modelos de aprendizaje automático en producción.

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Colaboradores

Collaborator's avatar
Hadrien Lacroix
Collaborator's avatar
Sara Billen
Karolis Urbonas HeadshotKarolis Urbonas

Head of Machine Learning and Science

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