Machine Learning de extremo a extremo

Introducción al machine learning de extremo a extremo

Sumérgete en el mundo del machine learning y descubre cómo diseñar, entrenar e implementar modelos integrales con este completo curso. A través de ejemplos interesantes del mundo real y ejercicios prácticos, aprenderás a abordar problemas complejos relacionados con los datos y a crear potentes modelos de aprendizaje automático. Al finalizar este curso, contarás con las habilidades necesarias para crear, supervisar y mantener modelos de alto rendimiento que proporcionen información útil. Transforma tus conocimientos sobre machine learning con este curso práctico y completo, y conviértete en un profesional del machine learning de principio a fin.

Evalúa y mejora tu modelo

Comienza por aprender los fundamentos del análisis exploratorio de datos (EDA) y la preparación de datos: limpiarás y preprocesarás tus datos, asegurándote de que estén listos para el entrenamiento del modelo. A continuación, domina el arte de la ingeniería y selección de características para optimizar tus modelos para los retos del mundo real; aprende a utilizar la biblioteca Boruta para la selección de características, registra experimentos con MLFlow y ajusta tus modelos mediante la validación cruzada k-fold. Descubre los secretos de las métricas de error eficaces y diagnostica el sobreajuste, configurando tus modelos para el éxito.

Implementa y supervisa tu modelo

También explorarás la importancia de los almacenes de características y los registros de modelos en los marcos de ML integrales. Aprende a implementar y supervisar el rendimiento de tu modelo a lo largo del tiempo utilizando Docker y AWS. Comprender el concepto de deriva de datos y cómo detectarla mediante pruebas estadísticas. Implementa bucles de retroalimentación, reciclaje profesional y estrategias de etiquetado para mantener el rendimiento de tus modelos ante datos en constante cambio.

Este curso te proporcionará habilidades prácticas directamente aplicables a una carrera como científico de datos o ingeniero de machine learning, lo que te permitirá diseñar, implementar y mantener modelos; habilidades cruciales para aprovechar el impacto comercial de las soluciones de machine learning.