Curso: Machine Learning Avanzado
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En este curso implementarás las técnicas avanzadas de machine learning que se usan cuando los modelos básicos no alcanzan: boosting de árboles con XGBoost, LightGBM y CatBoost, detección de anomalías con interpretabilidad, series de tiempo con ARIMA y Prophet, y sistemas de recomendación.
Manejas regresiones y árboles de decisión, pero cuando el problema se pone serio tus modelos no rinden. Quieres las técnicas que la industria usa de verdad, como los ensambles y el boosting.
Los datos con componente temporal tienen sus propias reglas y tus modelos de siempre no las respetan. Quieres aprender a modelarlos y validarlos sin hacer trampa con el futuro.
En tu trabajo no alcanza con que el modelo funcione: te piden justificar sus decisiones. Quieres sumar interpretabilidad a tu stack para que tus resultados se entiendan y se confíe en ellos.
Combinas múltiples modelos de aprendizaje automático para lograr mejores predicciones que cualquiera por separado: aprendes Bagging, Boosting y Stacking, las técnicas detrás de los modelos que ganan competencias de datos.
Profundizas en el boosting de árboles de decisión y usas XGBoost, LightGBM y CatBoost, los algoritmos más usados en la industria para sacar precisión de datos tabulares.
Detectas casos raros en tus datos, una tarea crucial en dominios como la detección de fraudes o el monitoreo de sistemas, y explicas las decisiones de un modelo con SHAP values (una técnica que mide cuánto aporta cada variable a una predicción).
Modelas datos que evolucionan en el tiempo, como ventas o demanda, con modelos como ETS, ARIMA y Prophet, y aplicas técnicas de validación cruzada específicas para series de tiempo.
Entiendes cómo funcionan los sistemas que recomiendan productos o contenido en los servicios online: sus conceptos básicos, los diferentes enfoques y sus desafíos.
Rindes el examen final del curso, el paso que valida tu certificación en Machine Learning Avanzado.
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Avanzas cuando tienes el tiempo y las repites las veces que necesites.
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Con Charly Molero
WhatsApp es uno de los canales más atractivos para desplegar asistentes y agentes de inteligencia artificial, pero existen distintas maneras de conectarse: Analizaremos opciones como Baileys, whatsmeow, WAHA, whatsapp-web.js, Evolution API, Twilio y la API oficial de Meta, para entender cuándo conviene utilizar cada una.
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StreamCon Valentina Werle
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con Sebastián Mesch Henriques · Licenciado en Psicología con orientación a Neurociencias trabajando en Ciencia de Datos e IA. Cursando una Maestría en IA. Coordinador Académico de Humai e investigador adjunto en el área de las Neurociencias Cognitivas Computacionales
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Me gustó mucho el curso de machine learning. Aprendí muchas cosas nuevas y les profesores son excelentes. El curso me pareció muy interesante y me motiva a seguir aprendiendo en el marco de la diplomatura de IA. Es un curso muy intenso y exige mucha dedicación, creo que es una buena opción para introducirse en el área de machine…
Me pareció excelente el contenido, los temas, las formas, la capacidad de todos los profes para explicar cosas complejas de una forma amena y clara, la preocupación permanente pq no queden dudas, el respeto absoluto para cuando alguien tiene dudas o preguntas. Se nota el amplio conocimiento y expertise en la materia. Estoy muy c…
Creo que ofrecen un curso de muy buena calidad. Soy profe e investigador, llevo un tiempo formándome en datos, y de las muchas experiencias que he tenido, definitivamente es la mejor en calidad y cantidad. Creo que sirve mucho la metodología de los videos grabados y después las clases sincrónicas para dudas y ejercicios. El mate…
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Agustín Rodriguez, Ezequiel Sirne, Francisco Covelli
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