Programa del Curso

Introducción y Configuración del Entorno

  • ¿Qué es AutoML y por qué importa?
  • Configurando entornos de Python y R
  • Configurando escritorios remotos y entornos en la nube

Explorando las Características de AutoML

  • Capacidades principales de los marcos de AutoML
  • Optimización de hiperparámetros y estrategias de búsqueda
  • Interpretando las salidas y registros de AutoML

Cómo AutoML Selecciona Algoritmos

  • Máquinas de Gradiente Boosting (GBMs), Bosques Aleatorios, GLMs
  • Redes neuronales y backends de aprendizaje profundo
  • Compromisos: precisión frente a interpretabilidad frente a costo

Preparación y Preprocesamiento de Datos

  • Trabajando con datos numéricos y categóricos
  • Ingeniería de características y estrategias de codificación
  • Manejo de valores faltantes y desequilibrio de datos

AutoML para Diferentes Tipos de Datos

  • Datos tabulares (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT)
  • Datos de series temporales (pronóstico y modelado secuencial)
  • Tareas de texto y NLP (clasificación, análisis de sentimientos)
  • Clasificación de imágenes y visión por computadora (Auto-Keras, TensorFlow, PyTorch)

Implementación y Monitoreo de Modelos

  • Exportando e implementando modelos de AutoML
  • Construyendo pipelines para predicción en tiempo real
  • Monitoreando el desplazamiento del modelo y estrategias de reentrenamiento

Ensamblaje y Temas Avanzados

  • Empilado y mezcla de modelos de AutoML
  • Consideraciones de privacidad y cumplimiento
  • Optimización de costos para el AutoML a gran escala

Solución de Problemas y Estudios de Caso

  • Errores comunes y cómo solucionarlos
  • Interpretando el rendimiento del modelo de AutoML
  • Estudios de caso de aplicaciones industriales

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Experiencia con algoritmos de aprendizaje automático
  • Experiencia en programación con Python o R

Audiencia

  • Analistas de datos
  • Científicos de datos
  • Ingenieros de datos
  • Desarrolladores
 14 Horas

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