Machine Learning & AI for the Working Analyst
En los últimos años la influencia de la inteligencia artificial en el sector industrial ha sido gigantesca. Este curso es una invitación al state of the art de estas aplicaciones enfocándonos en los casos de éxito que sean útiles para los analistas de datos, sin importar su área de trabajo.
Clase abierta
Machine Learning
& AI For The Working Analyst
Temario
1. Invitación a redes neuronales: perceptrón
2. Árboles de decisión y random forest
3. Regresiones logísticas, Ridge y Lasso
4. Latent Dirichlet Allocation
5. Regresión Robusta y Huber
6. ARMA, ARIMA y ARCH
7. Simulación Monte-Carlo (Longstaff-Schwartz)
8. Deep Learning para NLP (LSTM y Atención)
9. Aprendizaje por refuerzo (Q-Learning)
We use architecture to improve the lives of our clients.
.
We have the experience and knowledge necessary to design high-level residential works in Cancun and Playa del Carmen with detail and the best quality finishes.
.
ALFONSO RUIZ
Director del Colegio Bourbaki
Alfonso Ruiz estudió matemáticas en la UNAM, en la Université d'Orsay y en Oxford University. Durante su carrera ha visitado y expuesto su trabajo en diversas instituciones tales como UCLA, Universität Münster, Notre Dame University, Institute Henri Poincaré, IHES, CIRM, Sophus Lie Conference Centre, CIMAT, University of Miami entre otros. Actualmente es Director del Colegio de Matemáticas Bourbaki y dedica su tiempo a convertirlo en un centro de enseñanza e investigación de primer nivel.
Ana Isabel Ascencio Pedraza
Profesor
Científica de Datos con más de 20 años de experiencia en análisis de datos para la toma de decisiones. Estudió Ingeniería Electromecánica en la Universidad Iberoamericana León, Métodos Estadísticos en el Centro de Investigacio- nes en Matemáticas (CIMAT) y Ciencia de Datos en el Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información (INFOTEC). Actualmente es consultora en Ciencia de Datos y Analítica Avanzada.