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Tarifa en México
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Tarifa internacional
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Objetivos

01

What’s a Rich Text element?

The rich text element allows you to create and format headings, paragraphs, blockquotes, images, and video all in one place instead of having to add and format them individually. Just double-click and easily create content.

Static and dynamic content editing

A rich text element can be used with static or dynamic content. For static content, just drop it into any page and begin editing. For dynamic content, add a rich text field to any collection and then connect a rich text element to that field in the settings panel. Voila!

How to customize formatting for each rich text

Headings, paragraphs, blockquotes, figures, images, and figure captions can all be styled after a class is added to the rich text element using the "When inside of" nested selector system.

02

What’s a Rich Text element?

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03

Motivar el estudio de procesos estocásticos y su relación con machine learning.

04

Estudiar con detalle algunos algoritmos estocásticos y su relación con aproximación estocástica.

Iniciar el estudio de aspectos en paralelo de la ciencia de datos.

Perfil de Estudiante

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Clase abierta

Temario

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Evaluación y proyectos

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Algunos aspectos computacionales y estadísticos de la ciencia de datos

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Proveer al alumno de los detalles formales matemáticos necesarios para continuar el estudio sistemático de machine learning.

Comprender los detalles de las soluciones más eficientes computacionalmente para regresiones lineales (si el tiempo lo permite redes neuronales también).

Motivar el estudio de procesos estocásticos y su relación con machine learning.

Estudiar con detalle algunos algoritmos estocásticos y su relación con aproximación estocástica.

Iniciar el estudio de aspectos en paralelo de la ciencia de datos.

Regresiones lineales​

  • Repaso y definiciones formales
  • Solución exacta y condiciones estadísticas
  • Sobre-ajuste y regularidad
  • Descomposición QR matricial
  • Método del gradiente en dos dimensiones
  • Método del gradiente en general
  • Aspectos computacionales del método del gradiente

Método del gradiente estocástico​

  • Complementos de probabilidad
  • Funciones de Lypschitz y funciones de pérdida
  • Resultados generales y aplicaciones
  • Ventajas estadísticas y computacionales
  • Relación con aproximación estocástica

Algoritmos y aproximación estocástica​

  • Invitación a procesos estocásticos
  • Algunas martingalas
  • Aprendizaje en línea
  • Urnas de Polya
  • Funciones de Lyaopunov
  • Redes neuronales

Profesores del curso

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