Fraudes, detección de anomalías y grafos

4 a 6 semanas
Lunes a viernes
Horario por definir

Tarifa en México*

Desde 25,000 MXN + IVA
3 meses sin intereses con tarjetas participantes

Tarifa internacional

Desde 1,250 EUR*
Fraudes, detección de anomalías y grafos Colegio Bourbaki

Objetivos

01
La dinámica del curso incluye tanto trabajos prácticos como conceptuales en las matemáticas involucradas.
02
El énfasis del contenido es en la lógica detrás de la elección, preprocesamiento, calibración, implementación y evaluación de estos modelos matemáticos.
03
Proponer técnicas modernas provenientes de machine learning y teoría de grafos
04
Resolver problemas de detección de fraudes con bases de datos de distintos tipos.
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Perfil de Estudiante

Para todos los cursos a la medida es necesario tener nociones básicas de programación en Python con énfasis en Machine Learning y manejo de Datos, algunos ejemplos de bibliotecas necesarias son Numpy, Pandas y Scikit Learn. Los alumnos que no cuenten con estos requerimientos pueden tomar nuestro curso Machine Learning & AI for the Working Analyst.

Clase abierta

Temario

1. El problema de los datos desbalanceados

2. Auto-encoders

3. Detección de fraudes

4. Elementos de la Teoría de grafos

5. Aplicaciones a la detección de fraudes

6. Generalizaciones

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