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Métodos predictivos: aprendizaje supervisado, deep learning y reinforced learning

Curso:

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Machine Learning es la ciencia de la recolección y análisis de datos para convertirla en predicciones, conocimiento encapsulado o acciones. Ha atraído una gran atención en los últimos tiempos debido a los éxitos comerciales y uso generalizado en todas las industrias. Es una rama de la inteligencia artificial en la que se desarrollan programas que son capaces de aprender a partir de ejemplos o la experiencia.

Los métodos de aprendizaje supervisado generan modelos de problemas complejos a través de instancias específicas, que a su vez son capaces de generalizar o adaptarse a situaciones nuevas. Han permitido llevar a cabo muchas nuevas aplicaciones en áreas muy diversas como la predicción de readmisión hospitalaria, qué clientes están pensando en marcharse de una empresa o el producto que mejor les encajaría en función de su perfil.

las técnicas de Deep Learning (Aprendizaje Profundo), están basadas en el aprendizaje de a través de la simulación de las redes neuronales. Estas técnicas se han puesto en boca de todos ahora porque el avance de la tecnología se ha orientado a dotar a las máquinas de mayores herramientas que le permitan analizar data y responder darle sentido a distintas series de datos provenientes de sonido, imágenes o texto. Así, con la ayuda de software y algoritmos, podemos reaccionar, ver, aprender y responder frente a distintos tipos de situaciones con cierto nivel de complejidad, igual o incluso mejor de lo que lo haría un ser humano. Se ha convertido en indispensable así que las organizaciones dispongan de un equipo altamente capacitado para aprovecharse de los beneficios de estas técnicas de Deep Learning.

Hay dos tipos principales de aprendizaje automático: por una parte, el Aprendizaje Supervisado, y por otra el Aprendizaje no Supervisado. Sin embargo, junto a estos dos grandes tipos de aprendizaje, suele considerarse un tercer tipo que es conocido como Aprendizaje por Refuerzo, en el que el algoritmo de aprendizaje recibe algún tipo de valoración acerca de la idoneidad de la respuesta dada. Se está utilizando mucho últimamente en contextos donde el algoritmo tiene que ir aprendiendo cómo se debe adaptar al contexto en el que se mueve.

Así, este curso proporciona una amplia introducción a las técnicas de máquinas de aprendizaje para métodos supervisados y sus derivadas de aprendizaje profundo y por refuerzo.

Presentación:

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Metodología:

Objetivos:

Learning by doing: El aprendizaje que proponemos se basa en la práctica y el desarrollo de casos reales. El analítico aprende mejor en la práctica y solucionando casos, los cuales son tomados de las experiencias del medio local e internacional.

Para eso se dispone de lo siguiente: 9 Base de datos de prueba para aplicar lo aprendido. 9 Casos de aplicación, situaciones reales con aplicación en el mercado peruano e internacional.

9 Entender la diferencia entre los métodos supervisados y no supervisados. Plantear un problema de clasificación y definir las variables.

9 Entender las distintas técnicas de Machine Learning para predecir. Diferenciar las ventajas de cada una y utilizarlas en una situación real.

9 Entender y utilizar los métodos de aprendizaje profundo (Deep Learning) para extraer valor de los datos. 9 Entender y utilizar los métodos de aprendizaje por refuerzo (Reinforced Learning) para extraer valor de

los datos. 9 Entender las distintas técnicas de tratamiento de datos no estructurados (voz, imagen, texto) que tenemos

a nuestra disposición y cómo poder integrarlas en un proyecto real. 9 Desarrollar varios casos reales poniendo en práctica lo aprendido durante el curso.

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Beneficios 9 Certificado de especialización. 9 Pertenecer a la comunidad más grande de profesionales de business analytics. 9 Plana docente compuesta por líderes del sector, especializados en herramientas y temas a

desarrollar. 9 Descuentos en programas complementarios. 9 Laboratorios de cómputo. 9 Material didáctico con el desarrollo del curso. 9 Acceso a bibliografía especializada. 9 Acceso a la bolsa de trabajo especializada de DMC.

• Rentabilidad única en el mercado laboral.• Desarrollo de pensamiento crítico y analítico.• Serás un profesional muy valorado en la actualidad.

Las empresas actuales están buscando profesionales que se diferencien en la gestión. Las ventajas competitivas que obtienes al estar en constante capacitación son muchas, entre las que destacamos:

PhD. Alex Rayón J.:Actualmente Vicedecano de Relaciones

Externas y Formación Continua de laFacultad Deusto-Ingeniería y directorde Deusto Data. Es también profesordel área de economía y transformacióndigital, tanto en la Facultad de Ingeniería

como en la Business School de la Universidad de Deusto.E s además, consultor, conferenciante y divulgador de BigData, Industria 4.0 y Economía Digital, habiendo dirigido eimplantado proyectos de Big Data en grandes y medianasempresas, tanto en España como en Latinoamérica, y endiferentes sectores de actividad económica (industria,consumo, marketing, administraciones públicas, etc.)

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Syllabus Instructor

• Aprendizaje supervisado:● Definiciones, principales técnicas supervisadas en Machine Learning.● Aplicaciones en la industria del aprendizaje supervisado.

• Algoritmos a disposición:● Regresiones.● Naive Bayes.● Árboles.● KNN.● SVM.● Redes neuronales.

• Ensemble methods:● Junto varios algoritmos para mejorar los resultados.

• Deep Learning:● Redes neuronales artificiales.● Entrenamiento de redes neuronales.● Técnicas de regularización.● Técnicas de optimización. ● Redes convolutivas.● Aplicaciones:

○ Procesamiento de imagen. ○ Procesamiento de texto.

● Reinforced learning:○ Algoritmos disponibles. ○ Aplicaciones.

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Medios de Pago1. Depósito en las cuentas BBVA o BCP:

N° Cuenta de Ahorros: 0011-0177-02-00180473

N° Cuenta de Corriente: 193-2251181-0-01

3. Oficina DMC

2. Pago online:

Dirección: Calle Río de la Plata 167, Of. 203, San Isidro. Lima - Perú.

Horario de atención:De lunes a viernes de 9:00 a.m. a 7:00 p.m. y sábados de 9:00 a.m. a 4:00 p.m.

Razón Social

R.U.C

J&J Data Mining Consulting S.A.C

20520972740

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CertificadoCertificación otorgada a nombre de DMC Perú, empresa de capacitación en herramientas analíticas del Perú.

9 Certificado de participación.

¿Cómo obtengo mi certificado de especialización?El participante deberá cumplir con la asistencia mínima requerida del 80%.

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DMC PerúDMC es una empresa pionera dedicada a la extracción de conocimiento desde grandes bases de datos, con más de 10 años experiencia en la capacitación de temas de minería de datos, scoring de riesgo crediticio, business intelligence,técnicas de segmentación, business analytics y big data. DMC es la única empresa peruana reconocida como uno de los referentes de capacitación en temas de big data.

Algunas empresas que confiaron en nosotros:

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ContactoEmail: capacitacion@dmc.pe / informes@dmc.peWeb: www.dmc.peTeléfono: (511) 253-5066Móvil: 924209481 / 975491764 Dirección: Calle Río de la Plata 167, Of. 203, San Isidro. Lima - Perú.De lunes a viernes de 9:00 a.m. a 7:00 p.m. y sábados de 9:00 a.m. a 4:00 p.m.