Machine Learning aplicado con Pycaret (librería de Python para automatizar modelos) (online)
¿Quieres aplicar Inteligencia Artificial en tu empresa pero no sabes programar? ¿Quieres desarrollar modelos de Machine Learning pero no dispones de conocimientos de 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. El objetivo de este curso es permitir que cualquier persona pueda desarrollar sus primeros modelos de Machine Learning y aplicarlos a casos de uso reales.
Para ello, este curso enseña algunas de las últimas tendencias y herramientas modernas de ciencia de datos como autoML, Machine Learning de bajo código (low code) o 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, donde iremos incrementando el nivel de manera gradual y consolidando los conocimientos nuevos con ejercicios prácticos y laboratorios colaborativos.
Requisitos.
Es recomendable tener conocimientos previos conceptuales de cómo funcionan los modelos de machine learning. 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
