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Precio
260€ 221€ -15% (hasta el 30/10/2025) * Becas y descuentos no aplicables a formación programada
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Descripción

¿A quién va dirigido?

El curso Optimización de Modelos en ML está diseñado para titulados en ciencia de datos, ingeniería y campos relacionados, interesados en mejorar sus habilidades en optimización de modelos de aprendizaje automático. Abordaremos desde los fundamentos de optimización hasta técnicas avanzadas como el ajuste de hiperparámetros y estrategias para evitar overfitting.

Objetivos

- Comprender los fundamentos de la optimización en aprendizaje automático. - Identificar funciones de pérdida y métricas de evaluación de modelos. - Aplicar técnicas de descenso del gradiente y sus variantes estocásticas. - Implementar técnicas de regulación en modelos supervisados. - Realizar ajuste de hiperparámetros y validación cruzada eficazmente. - Desarrollar estrategias para evitar overfitting y underfitting en modelos. - Optimizar redes neuronales profundas usando optimizadores avanzados.

Salidas Profesionales

Las principales salidas profesionales de este curso Optimización de Modelos en ML son las de profesional en ciencia de datos especializado en optimización de modelos, responsable de machine learning con enfoque en ajuste de hiperparámetros y especialista en redes neuronales profundas orientadas a la reducción del overfitting entre otras funciones.

Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE LA OPTIMIZACIÓN EN APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUNCIONES DE PÉRDIDA Y MÉTRICAS DE EVALUACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 3. DESCENSO DEL GRADIENTE Y VARIANTES ESTOCÁSTICAS

UNIDAD DIDÁCTICA 4. TÉCNICAS DE REGULACIÓN EN MODELOS SUPERVISADOS

UNIDAD DIDÁCTICA 5. AJUSTE DE HIPERPARÁMETROS Y VALIDACIÓN CRUZADA

UNIDAD DIDÁCTICA 6. ESTRATEGIAS PARA EVITAR OVERFITTING Y UNDERFITTING

UNIDAD DIDÁCTICA 7. OPTIMIZACIÓN EN REDES NEURONALES PROFUNDAS

UNIDAD DIDÁCTICA 8. OPTIMIZADORES AVANZADOS: ADAM, RMSPROP Y OTROS

UNIDAD DIDÁCTICA 9. AUTOMATIZACIÓN DEL TUNING CON BÚSQUEDA BAYESIANA Y GRID SEARCH

Metodología

EDUCA LXP se basa en 6 pilares

Item
Estrellas

Distintiva

EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.

Gráfica

Realista

La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.

Birrete

Student First

La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.

Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.

Monitor

Profesionales en activo

Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.

Libro

Timeless Learning

La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.

Titulación

Titulación de Curso de Optimización de Modelos en ML con 200 horas y 8 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
Titulacion de INESEM

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Descubre nuestro amplio Catálogo Formativo, incluye programas de Cursos Superior, Expertos, Master Profesionales y Master Universitarios en las diferentes Áreas Formativas para impulsar tu carrera profesional.

Curso de Optimización de Modelos en ML + 8 Créditos ECTS

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