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Precon SolidQ Summit 2020

Cómo montar un proyecto real de Machine Learning

¿Quieres comprender una implementación real de un proyecto de Machine Learning desde cero en tu empresa? Ahora tienes la oportunidad.

Machine Learning es díficil, no hay duda de ello. Una vez dominas los conceptos teóricos y empiezas a quedar en buenas posiciones en competiciones de Kaggle, llega el momento de empezar a construir soluciones reales. Y ahí empieza otro viaje. Nosotros ya hemos pasado por ahí y hemos aprendido en el proceso, y durante ésta formación revisaremos consejos y trucos que hemos descubierto durante el camino. Cómo analizar y procesar datos, qué tecnicas de feature engineering afectan más a ciertos problemas, cómo tunear hiperparámetros más allá de la búsqueda aleatoria, mejores maneras de explicar nuestros modelos de Machine Learning a usuarios no-técnicos… todo esto y más en una sesión basada 100% en proyectos, código y soluciones extraídas de proyectos reales. ¡Exprímete el cerebro con Pau Sempere en solo una sesión!

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Fecha Precon SolidQ Summit

18 de mayo en Alicante

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¿Eres asistente del SolidQ Summit 2020?

Por ser asistente del SolidQ Summit, podrás beneficiarte de un descuento en la entrada a este Workshop. Tu entrada solo te costará 100€.

¡Aprovecha este descuento también si eres alumno nuestro del Executive Máster en BI & Advanced Analytics con Tecnologías Microsoft!

No asistente al SolidQ Summit

El precio de la entrada a este Workshop será de 350€. Y cómo estamos seguros de que te quedarás con ganas de más, si el día del Workshop decides que quieres asistir al SolidQ Summit 2020, te descontaremos 250€ a tu entrada del Summit.

Pre-requisitos

No necesitas nigún requisito previo para asistir a esta formación.

Después del Curso

Finalizado el curso obtendrás la capacidad de analizar y procesar datos, reconocer qué técnicas de feature engineering afectan más a ciertos problemas, entender un proyecto de Machine Learning, … ¡No te pierdas la oportunidad de poder formarte con los mejores mentores de SolidQ!

Contenido del curso

Análisis exploratorio
Transformaciones de datos automatizadas
Técnicas de feature engineering y casos de uso
Selección de atributos
Eliminación recursiva y eliminación basada en tiempo
Boruta
Entrenamiento de modelos (y cómo testear un modelo adecuadamente)
Tuneo de hiperparámetros avanzado
Ensamblado de modelos
Interpretación de modelos y cómo hablar con usuarios de negocio sobre ML

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