MACHINE LEARNING FOUNDATIONS


El Machine Learning tiene una amplia gama de aplicaciones, entre los que destacan los motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla, optimización de rutas de manejo y del lenguaje escrito, juegos, robótica, etc. Es por ello que en este curso buscamos mostrarte la potencialidad del uso de esta herramienta en el análisis de información de las empresas, desarrollando los conceptos claves y mostrándote cómo puedes aplicar esto en tu organización. 

Se define al Machine Learning como la capacidad que se le otorga a una computadora, a través de algoritmos, con la finalidad de que puedan aprender sin ser programada explícitamente para dicha labor. Con aprender se refieren la capacidad de reconocer patrones complejos, extraídos muchas veces de grandes cantidades de información.

La capacidad de la computadora para reconocer patrones complejos se va perfeccionando con el tiempo, de modo automático. Esta identificación que realiza la máquina puede ser utilizada para realizar predicciones de escenarios futuros.

En español podemos traducirlo como “aprendizaje automático” y se ha posicionado como uno de los principales focos de interés en el desarrollo y aplicación de sistemas de Inteligencia Artificial.

CURSO MACHINE LEARNING FOUNDATIONS


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VENTAJAS DEL MACHINE LEARNING


En Retail ofrecen un mayor conocimiento de las necesidades, gustos y hábitos de compra de los consumidores. Además de ayudar en la predicción de las tendencias y necesidades en el mercado gracias a la interpretación de los datos.

Ayuda en el desarrollo del Ecommerce a través del análisis del comportamiento de los consumidores. Además de colaborar en la integración de distintas herramientas y aplicaciones y en la instalación de los mejores sistemas de seguridad.

Mejora del desarrollo de nuevos productos y en su posterior impulso. Y es que el Machine Learning favorece la innovación y la búsqueda de nuevas soluciones gracias a la interpretación de datos.

Ayuda en la toma de decisiones: el Machine Learning ofrece un apoyo para la empresa al disponer de los datos adecuados para una mejor toma de decisiones. Algo que también ayudará en, por ejemplo, el departamento de Recursos humanos para selección de personal, identificación de predicciones de renuncia, análisis de correlaciones para mejorar el rendimiento, etc; en el departamento de Marketing para la creación de descuentos personalizados y automáticos para los visitantes de sitios e commerce, análisis de tendencia de demanda, identificación de nuevas oportunidades.

TEMARIO



  • Introducción al Curso
  • Introducción al Machine Learning
    1. ¿Qué es Machine Learning?
    2. Machine Learning vs. Estadística
    3. Machine Learning vs. Inteligencia Artificial
    4. Sistemas de Gestión de Datos en el Machine Learning
  • Analizando los Datos
    1. Entendiendo tus Datos
    2. Visualización de Datos Unidimensional
    3. Aplicación de la Visualización de Datos Unidimensional: Retail
    4. Visualización de Datos Multidimensionales
    5. Desafíos de Visualización de Datos Mutidimensionales
    6. Análisis de Componentes Principales (PCA)
    7. Aplicación de Análisis de Componentes Principales
    8. Clustering
    9. K-means: Definiciones y Overview
    10. Ejemplos de K-means
    11. Modelo de Tema: Definiciones y Overview
    12. Modelo de Tema Simple: Bolsa de Palabras
    13. Modelo de Tema Latent Dirichlet Allocation (LDA)
    14. Aplicación de Modelo: Wikipedia y Marketplace Online
    15. Análisis de Componentes Principales mediante Maximización de Varianza
  • Predictibilidad
    1. Regresión
      1. Regresiones Lineales
      2. Interpretando el Modelo
      3. Evaluando el Modelo
      4. Cuantificación de la Incertidumbre y la Aproximación Bootstrap
      5. Más allá de la Regresión Lineal: Interacción de Atributos
      6. ¿Qué hacer cuando no tenemos suficientes Datos?
      7. Contracción
      8. Regresión Ridge
      9. Selección de Modelo usando LASSO
      10. Regresión Ridge versus LASSO
    2. Clasificación
      1. ¿Qué es Clasificación?
      2. Regresión Logística
      3. Conociendo la Función Logística
      4. Aplicando la Regresión Logística
      5. Múltiples Atributos y Múltiples Clases
      6. Análisis Discriminante, Lineal y Cuadrático
      7. Diferenciando los Errores de Clases
      8. Curvas Características Operativas del Receptor (ROC)
      9. Vecinos Próximos
      10. Como usar Vecinos Próximos para Predecir Tendencias en Twitter
    3. Redes Neuronales
      1. Introducción a la Redes Neuronales
      2. Red Neuronal Simple y Compleja
      3. Redes Neuronales: Función de Riesgo o Pérdida
      4. Back-Propagation: Entrenando tu Red Neuronal
      5. Matemática detrás de Back-Propagation
      6. Aplicaciones de Redes Neuronales
      7. El reto de la escala: Escalando con Datos
      8. El reto de la escala: Escalando con Complejidad de Modelo
      9. Deserción y distorsión de entrada
      10. Convolución y Maxpool
      11. Redes Neuronales en la Práctica
  • Toma de Decisiones con Incertidumbre
    1. Toma de decisiones
    2. Ejemplos
    3. Framework
    4. Clasificación
  • Ejemplos de Aplicación
    1. Precios Retail Usando Modelos Predictivos de Control
    2. Gestión de Inventarios Usando Bandido Multi-armado
    3. Recomendaciones en Tiempo real en Retail usando el Proceso de Decisión Markov
    4. Cumplimiento en el comercio minorista mediante el aprendizaje por refuerzo
    5. Eligiendo Asesores Financieros Usando Bandidos Multi-armados
    6. Gestión de la cartera utilizando el modelo de control predictivo
    7. Trading automatizado utilizando el refuerzo de aprendizaje
    8. Selección de la mejor ruta utilizando el proceso de decisión de Markov (MDP)
    9. Decidiendo la ruta en una nueva ciudad usando bandidos con varios brazos
    10. Decidir la mejor ruta en una ciudad en construcción utilizando el aprendizaje por refuerzo
  • Determinando Inferencia Causal
    1. Inferencia Causal: Overview
    2. Control Aleatorio
    3. Prueba de Hipótesis: Ejemplos
    4. Prueba de Hipótesis: T-test, p-value
    5. El Juego de Cricket con Intervención
    6. E-commerce y pruebas A / B
    7. Control Sintético
    8. California, Proposición 99
    9. Control sintético en retail
    10. Control sintético para el pronóstico del críquet
    11. Predicción de series de tiempo
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CARACTERÍSTICAS DE LA CAPACITACIÓN

El curso se realizará en modalidad virtual en tiempo real. Con sesiones en vivo de 03 horas cada semana, que podrán ser revisadas posteriormente en la plataforma en caso el alumno no pudiera estar presente.
El curso tendrá una duración de 8 semanas.
Se dispondrá de acceso a nuestra plataforma de educación online para actividades de aprendizaje grupales, soporte continuo y atención de consultas y dudas.
Para aprobar el curso y acceder al certificado de aprobación se requiere obtener nota aprobatoria al final del curso. En caso no aprobar se brindará el certificado por asistencia.


CERTIFICACIÓN

Certificado emitido a nombre de BIE GROUP S.A.C.
Certificado por asistencia al curso o por aprobar el curso satisfactoriamente.


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Expositor




Cesar Castromonte, PhD


PhD en Física con más de 15 años de experiencia en el desarrollo e investigación de soluciones para la investigación en física de partículas de altas energías. Ha sido Instructor & Fellow en la University of Rochester, NY, US. Experiencia como Post- doctor en la Universidad Federal de Goiás, Brasil, implementando simulaciones y realizando análisis de datos de rayos cósmicos y de neutrinos. Investigador invitado en el experimento de Neutrinos ANGRA, en Rio de Janeiro, Brasil, en donde tuvo a su cargo el desarrollo, la implementación y automatización del sistema de adquisición de datos del experimento. Con 16 publicaciones científicas en revistas indexadas solamente en los últimos 5 años, ha sido coautor de los articulos científicos "Application of Genetic Programming to HighEnergy Physics Event Selection" (Aplicación de la Programación Genética en la Selección de Eventos de Física de Alta Energía) y "Demonstration of Communication using Neutrinos" (Demostración de Comunicación utilizando Neutrinos). Ha desarrollado el software usado en diversos sistemas del detector de neutrinos MINERvA del Fermilab (Laboratorio de Física de Altas Energías - Chicago, EEUU). Investigador del Sistema Nacional de Ciencia y Tecnología e Innovación Tecnológica (SINACYT) Lima, Perú. Investigador Principal del Proyecto "Desarrollo e implementación de un Tomógrafo Muónico para pruebas No invasivas de objetos Geofísicos", en la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI), Lima. Bachiller en Física por la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI), Lima. Obtuvo los grados de Doctor y Magister en Física por el Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas (CBPF), Rio de Janeiro, Brasil.

BIE GROUP S.A.C.

Empresa de consultoría en dirección de proyectos reconocida por Oracle como Gold Partner especializada en la suit Oracle Primavera P6 y representante exclusivo de ARES Corporation para la suite PRISM G2. Brindamos servicios de gerenciamiento, consultoría, entrenamiento, licenciamiento y soporte para proyectos. Ofrecemos licenciamiento, implementación y capacitación para todos los productos Oracle Primavera P6 Enterprise, P6 Professional, Risk Analysis, Contract Management BI, Instantis, Portfolio Management, Contractor, Crystal Ball, P6 Team Member entre otros. Somos representantes de Oracle Primavera y de PRISM G2, herramientas usadas en la gestión de proyectos en todo el mundo. Contamos con profesionales certificados únicos en el Perú para el servicio de venta, soporte e implementación de las soluciones Oracle Primavera P6 y PRISM G2.