Machine Learning aplicado con Pycaret (librería de Python para automatizar modelos)
¿Quieres aplicar Inteligencia Artificial en tu empresa pero no sabes programar o no tienes conocimientos en ciencia de datos? ¿Quieres poner tus modelos en producción para sacar beneficio de la IA pero no sabes cómo?
Si la respuesta es sí a alguna de estas preguntas, entonces esta formación es para ti. Este curso te permitirá desarrollar modelos de IA y ponerlos en producción sin necesidad de conocimientos previos en programación. Aprenderás a utilizar las últimas tendencias y herramientas modernas de ciencia de datos como autoML, Machine Learning de bajo código (low code) y MLOps.
En este taller aprenderemos, de forma práctica y aplicada, todo lo necesario para desarrollar modelos de Machine Learning con autoML, Pycaret y Python. Comenzaremos desde cero explicando los fundamentos del Machine Learning y nociones básicas de Python. A continuación aprenderemos a desarrollar modelos de clasificación y regresión con autoML. Después veremos los modelos de clustering, detección de anomalías o series temporales.
Finalmente, aprenderemos funcionalidades mas avanzadas de MLOps, interpretabilidad de modelos, despliegue de modelos con APIs y el desarrollo de aplicaciones de Machine Learning.
Al finalizar este curso habrás desarrollado por ti mismo varios modelos de Machine Learning y los habrás puesto en producción. Todo ello, con una metodología práctica, basada en casos de uso reales.
Requisitos
Al ser un curso práctico implementaremos diferentes modelos de Machine Learning de bajo código (low code) y no-code. Por ello, se trabajará en un entorno de programación básico, mediante el lenguaje Python, para el que se darán unas nociones básicas suficientes para poder seguir el curso.
Temario
- Fundamentos de Machine Learning e Inteligencias Artificial
- Fundamentos de autoML, Pycaret y Python
- Modelos de Machine Learning de clasificación
- Modelos de Machine Learning de regresión
- Modelos de clustering, detección de anomalías y series temporales
- Interpretabilidad de modelos
- MLOps
- Desarrollo de APIs con FastAPI
- Desarrollo de aplicaciones de Machine Learning
