Técnicas de Machine Learning aplicadas a procesos industriales.
Este curso tiene como objetivo introducir los conceptos fundamentales del Machine Learning y su relevancia en los procesos industriales, proporcionando herramientas para abordar los desafíos presentes en este ámbito.
Durante el desarrollo del curso, se explorarán diversas técnicas de Aprendizaje Automático, destacando la importancia de seleccionar la técnica más apropiada según el contexto específico de aplicación. Se guiará a los participantes en el desarrollo y la implementación de modelos, además de presentarles una variedad de métricas para evaluar el rendimiento de dichos modelos.
Se presentarán ejemplos de aplicación en una amplia gama de sectores industriales, con el propósito de que los participantes puedan extrapolar y aplicar los conocimientos adquiridos a sus respectivos campos de trabajo.
Contenido
- Introducción y conceptos básicos de Machine Learning (ML)
- Algoritmos ML para aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Implementación de algoritmos ML en Python.
- Métricas de evaluación y visualización.
- Ejemplo práctico
Requisitos
- Conocimientos básicos de programación: Se recomiendan conocimientos básicos de programación: variables, tipos de datos, estructuras de control y funciones.
- Familiaridad con Python: No se requiere experiencia extensa con Python pero se recomiendo conocer la sintaxis básica.
