PROGRAMA ONLINE
Machine Learning:
Razones para inscribirte
Impulsa tu organización con análisis predictivos inteligentes, métodos de inferencia estadística y kits de herramientas.
Automatiza tus procesos de toma de decisiones para mitigar riesgos innecesarios y obtén resultados precisos.
Descubre la comprensión holística de los datos e impulsa tu estrategia organizativa.
Participa en dos sesiones en directo con instructores del MIT y en ocho sesiones en directo con facilitadores, expertos del sector y otros profesionales.
Oportunidades de networking para establecer conexiones profesionales con especialistas del sector y con profesionales que participan en la convocatoria.
Accede a recursos y contenidos adicionales para un aprendizaje más amplio.
Certificado
Todos los participantes que completen con éxito el programa recibirán un Certificado de MIT Professional Education, además de Continuing Education Units (CEU) o Unidades de Educación Continua.
Para obtener las CEU de MIT, los participantes deberán completar el formulario de confirmación que se les proporcionará al finalizar el programa. Las CEU se calculan con base en el número de horas de aprendizaje.
*Una Unidad de Educación Continua (CEU) se define como 10 horas de participación en una experiencia de educación continua, sin créditos, bajo patrocinio responsable, dirección capaz e instrucción calificada. Para saber si estos CEUs pueden ser aplicados a certificación profesional, requisitos de licencias, otros entrenamientos requeridos u horas de educación continua, por favor consulta con tu departamento de entrenamiento o autoridad de licenciatura directamente.
Temas del programa
El aprendizaje automático es la herramienta que utilizan los directivos de empresas para tomar decisiones basadas en datos. Durante este programa, los participantes aprenderán el proceso en 4 pasos: desde el análisis de datos hasta la evaluación de la eficacia de las decisiones tomadas en base a esos datos. Al finalizar, serás capaz de aprovechar el aprendizaje automático para mejorar y modernizar tu organización.
Diferencias entre aprendizaje automático, estadística e inteligencia artificial.
Los pilares del aprendizaje automático.
Comprensión de los datos. Predicción, toma de decisiones e inferencia causal.
Formular las preguntas adecuadas para comprender los datos.
Saber qué herramientas utilizar para desbloquear el conocimiento.
Comprender cómo la visualización de datos aporta claridad.
Cómo construir el modelo que mejor se ajuste a los datos.
Cómo cuantificar el grado de incertidumbre.
¿Qué hacer cuando no se dispone de datos suficientes?
¿Qué hay más allá de la regresión lineal?
Comparar la capacidad de los distintos métodos para minimizar los errores de predicción.
Realizar mejores predicciones en función de los datos y del resultado deseado.
Utilizar los métodos adecuados para hacer frente a la complejidad de los datos.
Qué son las redes neuronales y cómo funcionan.
Explorar la historia de las redes neuronales y ver ejemplos de sistemas de redes neuronales complejas.
Cómo las redes neuronales minimizan los errores, independientemente del tamaño del conjunto de datos.
Aprender cómo las decisiones que tomas repercuten en el futuro inmediato y más allá.
Elegir el enfoque adecuado en función del entorno, el flujo de información y el objetivo.
Encontrar el equilibrio entre la exploración (identificar lo que aún no sabemos) y la explotación (utilizar lo que ya sabemos).
Aprender a hacer recomendaciones en tiempo real a los clientes para conseguir más negocios.
Lograr una gestión óptima del inventario.
Comprender cómo los científicos de datos exploran formas de predecir el precio futuro de bienes digitales como Bitcoin.
Dada una serie de observaciones, identificar las causas de las mismas.
Aprender a diseñar experimentos que proporcionen conclusiones esclarecedoras.
¿A quién va dirigido?
Profesionales técnicos con responsabilidad que quieran aprovechar el aprendizaje automático para mejorar los procesos de toma de decisiones.
Directores generales, gerentes y otros ejecutivos no técnicos que dirigen equipos con responsabilidades a nivel técnico.
Profesionales técnicos que buscan adquirir la base de conocimientos necesaria para el aprendizaje automático.
Faculty
Professor in the department of electrical engineering and computer science at MIT
MIT Professional Education en Números
+60K
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92%
Preguntas Frecuentes
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