Machine Learning con MATLAB

Este curso de dos días se centra en el análisis de datos y las técnicas de aprendizaje automático (machine learning) en MATLAB^® empleando la funcionalidad de Statistics and Machine Learning Toolbox^™ y Deep Learning Toolbox^™. El curso muestra el uso del aprendizaje no supervisado para descubrir características en conjuntos grandes de datos y aprendizaje supervisado para crear modelos predictivos. Los ejemplos y ejercicios destacan las técnicas para la visualización y la evaluación de los resultados. Temas incluidos:

Organización y preprocesamiento de datos
Agrupación de datos (Clustering)
Creación de modelos de clasificación y regresión
Interpretación y evaluación de modelos
Simplificación de conjuntos de datos
Utilización de conjuntos para mejorar el rendimiento del modelo

Ver esquema detallado del curso

Prerrequisitos

Fundamentos de MATLAB

Este curso también está disponible de manera virtual en formato A su ritmo.

Detalles e inicio

Day 1 of 2
Importing and Organizing Data	Objective: Bring data into MATLAB and organize it for analysis, including normalizing data and removing observations with missing values. Data types Tables Categorical data Data preparation
Finding Natural Patterns in Data	Objective: Use unsupervised learning techniques to group observations based on a set of explanatory variables and discover natural patterns in a data set. Unsupervised learning Clustering methods Cluster evaluation and interpretation
Building Classification Models	Objective: Use supervised learning techniques to perform predictive modeling for classification problems. Evaluate the accuracy of a predictive model. Supervised learning Training and validation Classification methods

Day 2 of 2
Improving Predictive Models	Objective: Reduce the dimensionality of a data set. Improve and simplify machine learning models. Cross validation Hyperparameter optimization Feature transformation Feature selection Ensemble learning
Building Regression Models	Objective: Use supervised learning techniques to perform predictive modeling for continuous response variables. Parametric regression methods Nonparametric regression methods Evaluation of regression models
Creating Neural Networks	Objective: Create and train neural networks for clustering and predictive modeling. Adjust network architecture to improve performance. Clustering with Self-Organizing Maps Classification with feed-forward networks Regression with feed-forward networks

Día 1 de 2
Importación y Organización de datos	Objetivo: Traer datos a MATLAB y organizarlos para su análisis, incluyendo la normalización de datos y la eliminación de observaciones con datos ausentes. Tipos de datos Tablas Datos categóricos Preparación de los datos
Búsqueda de Patrones Naturales en los Datos	Objetivo: Uso de técnicas de aprendizaje no supervisado para agrupar observaciones basado en un conjunto de variables explicativas y descubrimiento de patrones naturales en un conjunto de datos. Aprendizaje no supervisado Métodos de agrupación (Clustering) Interpretación y evaluación de la agrupación
Construcción de Modelos de Clasificación	Objetivo: Uso de técnicas de aprendizaje supervisado para la modelación predictiva de problemas de clasificación. Evaluar la precisión de la predicción del modelo. Aprendizaje supervisado Entrenamiento y validación Métodos de clasificación

Garantizado

Cuando se inscriba en alguno de estos cursos, tendrá la seguridad de que no serán cancelados ni se cambiarán las fechas por ningún motivo.

Calendario de cursos

Resultados 1 - 12 de 12

Fechas	Ubicación	Idioma	Precio
Bajo demanda	A su ritmo 180 días de acceso completo a partir del día de adquisición	Inglés	USD 350
22 feb 2022- 23 feb 2022	Virtual 9:00 am - 5:00 pm Hora estándar de China	Chino	USD 1,500
01 mar 2022- 02 mar 2022	Virtual 9:00 am - 5:00 pm Hora de Europa Central	Inglés	USD 1,500
10 mar 2022- 11 mar 2022	Virtual 9:00 am - 5:00 pm Hora estándar de Japón	Japonés	USD 1,500
22 mar 2022- 23 mar 2022	Virtual 9:00 am - 5:00 pm Horario de verano del Este de Australia	Inglés	USD 1,500
19 abr 2022- 20 abr 2022	Virtual 9:00 am - 5:00 pm Horario de verano del Pacífico de los EE. UU.	Inglés	USD 1,500
26 abr 2022- 27 abr 2022	Virtual 9:00 am - 5:00 pm Hora estándar de Corea	Coreano	USD 1,500
05 may 2022- 06 may 2022	Virtual 9:00 am - 5:00 pm Hora Estándar del Este de Australia	Inglés	USD 1,500
10 may 2022- 11 may 2022	Virtual 9:00 am - 5:00 pm Horario de verano de Europa central	Alemán	USD 1,500
16 jun 2022- 17 jun 2022	Virtual 9:00 am - 5:00 pm Hora estándar de Japón	Japonés	USD 1,500
21 jun 2022- 22 jun 2022	Virtual 9:00 am - 5:00 pm Horario de verano de Europa central	Francés	USD 1,500
23 jun 2022- 24 jun 2022	Virtual 9:00 am - 5:00 pm Hora estándar de Corea	Coreano	USD 1,500

Resultados 1 - 12 de 12

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