Optimización bayesiana en ML

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*
Optimización bayesiana en ML 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
Presentar las ventajas de la optimización bayesiana sobre otras técnicas
04
Calibrado de modelos data driven con énfasis en la selección de los hiper parámetros óptimos.
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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. Nociones básicas sobre el enfoque bayesiano

2. Procesos gaussianos

3. Surrogate & acquisition functions

4. Un ejemplo con LightGBM

5. Algunas generalizaciones

6. El caso no-paramétrico

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