• Pruebas de Software en Modelos de Machine Learning

    Pruebas de Software en Modelos de Machine Learning




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Pruebas de Software en Modelos de Machine Learning

Información Adicional

Los modelos aprenderán lo que les enseñes. Esta frase describe el principal problema que te enfrentas cuando haces pruebas de software basadas en machine learning, ya que no sólo se trata de probar el software sino también el modelo de aprendizaje.
Comenzaremos dando un breve repaso a las herramientas matemáticas necesarias para entender cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje, para posteriormente emplear herramientas y bibliotecas específicas que dan soporte a este tipo de software y finalmente veremos cómo aplicarlas a ejemplos reales de aprendizaje de máquina y casos más sofisticados como el de las redes neuronales.
 
El alumno al finalizar el curso, podrá:
1. Comprender las diferencias entre realizar testing de software tradicional y validación de modelos de aprendizaje automático
2. Identificar los elementos para validar modelos de clasificación
3. Validar modelos de clasificación
4. Identificar los elementos para validar modelos de regresion
5. Validar modelos de regresion
6. Identificar los elementos para validar modelos de agrupamiento
7. Validar modelos de agrupamiento

 

Introduccion
1. Repaso estadística
2. Introducción al aprendizaje de maquina
3. Introducción al testing de machine learning
4. Creando nuestro ambiente de trabajo
Conceptos básicos de validación
5. Overfitting
6. Underfitting
7. Validación cruzada
8. Matriz de confusión
Metricas de evaluación
9. Métricas de evaluación de clasificadores
10. Métricas de evaluación para modelos de regresión
11. Métricas de evaluación de clusters
12. Métricas de evaluación para clasificación multiclase
Elementos visuales de validación
13. Curvas de validación
14. Curvas de aprendizaje
15. Calibración de probabilidades
16. Curvas ROC
Deep learning
17. Introduccion al Deep learning
18. Ejemplos adversariales
Equidad y ética
19. Sesgos y equidad

 


Personas interesadas en conocer técnicas para evaluar si una solución de machine learning es óptima, como Testers, Programadores, Académicos, Estudiantes, Analistas, etc.

Requisitos:
Este curso está pensado para cualquier persona que quiera iniciar en el testing de software basado en modelos de aprendizaje de maquina (machine learning), por lo que los temas previos a conocer son únicamente los siguientes:

Nociones de estadística y probabilidad (de forma conceptual básica).
Conocimientos básicos de programación (de preferencia en python).

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