Temario del curso
Introducción
Instalación y Configuración del Aprendizaje Automático para la Plataforma de Desarrollo .NET (ML.NET)
- Configuración de las herramientas y bibliotecas de ML.NET
- Sistemas operativos y componentes de hardware compatibles con ML.NET
Descripción General de las Características y Arquitectura de ML.NET
- La Interfaz de Programación de Aplicaciones (API) de ML.NET
- Algoritmos y tareas de aprendizaje automático de ML.NET
- Programación probabilística con Infer.NET
- Decisión sobre las dependencias adecuadas de ML.NET
Descripción General del Constructor de Modelos (Model Builder) de ML.NET
- Integración del Constructor de Modelos en Visual Studio
- Utilización del aprendizaje automático automatizado (AutoML) con el Constructor de Modelos
Descripción General de la Interfaz de Línea de Comandos (CLI) de ML.NET
- Generación automatizada de modelos de aprendizaje automático
- Tareas de aprendizaje automático soportadas por la CLI de ML.NET
Adquisición y Carga de Datos desde Recursos para el Aprendizaje Automático
- Utilización de la API de ML.NET para el procesamiento de datos
- Creación y definición de las clases de modelos de datos
- Anotación de modelos de datos de ML.NET
- Casos de uso para cargar datos en el marco de trabajo de ML.NET
Preparación y Adición de Datos al Marco de Trabajo de ML.NET
- Filtrado de modelos de datos con operaciones de filtro de ML.NET
- Trabajo con el catálogo DataOperationsCatalog e IDataView de ML.NET
- Enfoques de normalización para la preprocesamiento de datos en ML.NET
- Conversión de datos en ML.NET
- Trabajo con datos categóricos para la generación de modelos de ML.NET
Implementación de Algoritmos y Tareas de Aprendizaje Automático de ML.NET
- Clasificación binaria y multiclase en ML.NET
- Regresión en ML.NET
- Agrupamiento de instancias de datos con Clusterización en ML.NET
- Tarea de aprendizaje automático Detección de Anomalías
- Clasificación (Ranking), Recomendación y Pronóstico en ML.NET
- Selección del algoritmo adecuado de ML.NET para un conjunto de datos y funciones
- Transformación de datos en ML.NET
- Algoritmos para mejorar la precisión de los modelos de ML.NET
Entrenamiento de Modelos de Aprendizaje Automático en ML.NET
- Construcción de un modelo de ML.NET
- Métodos de ML.NET para entrenar un modelo de aprendizaje automático
- División de conjuntos de datos para entrenamiento y pruebas en ML.NET
- Trabajo con diferentes atributos de datos y casos en ML.NET
- Almacenamiento en caché de conjuntos de datos para el entrenamiento de modelos de ML.NET
Evaluación de Modelos de Aprendizaje Automático en ML.NET
- Extracción de parámetros para el retraintamiento o inspección del modelo
- Recopilación y registro de métricas del modelo de ML.NET
- Análisis del rendimiento de un modelo de aprendizaje automático
Inspección de Datos Intermedios Durante los Pasos de Entrenamiento de Modelos de ML.NET
Utilización de la Importancia de Características por Permutación (PFI) para la Interpretación de las Predicciones del Modelo
Guardado y Carga de Modelos de ML.NET Entrenados
- ITTransformer e IDataViewScheme en ML.NET
- Carga de datos almacenados local y remotamente
- Trabajo con pipelines (tuberías) de modelos de aprendizaje automático en ML.NET
Utilización de un Modelo de ML.NET Entrenado para Análisis y Predicciones de Datos
- Configuración del pipeline de datos para las predicciones del modelo
- Predicciones individuales y múltiples en ML.NET
Optimización y Retreinamiento de un Modelo de Aprendizaje Automático de ML.NET
- Algoritmos de ML.NET retrainables
- Carga, extracción y retraintamiento de un modelo
- Comparación de los parámetros del modelo reentrenado con el modelo anterior de ML.NET
Integración de Modelos de ML.NET con la Nube
- Despliegue de un modelo de ML.NET con funciones de Azure y API web
Resolución de Problemas
Resumen y Conclusión
Requerimientos
- Conocimiento de algoritmos y bibliotecas de aprendizaje automático
- Dominio sólido del lenguaje de programación C#
- Experiencia con plataformas de desarrollo .NET
- Comprensión básica de herramientas de ciencia de datos
- Experiencia con aplicaciones básicas de aprendizaje automático
Público Objetivo
- Científicos de Datos
- Desarrolladores de Aprendizaje Automático
Reseñas (3)
Me gustó mucho el final donde tuvimos la oportunidad de experimentar con CHAT GPT. La sala no estaba muy bien preparada para esto; en lugar de una gran mesa, varias mesas pequeñas nos habrían permitido formar grupos pequeños y generar ideas de manera más efectiva.
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Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview
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Trabajando desde principios fundamentales de manera enfocada y pasando a aplicar estudios de caso en el mismo día
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Que se estuviera aplicando datos reales de la empresa. El formador tenía un enfoque muy bueno al hacer que los participantes colaboraran y competieran.
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