4T-Instructional Series in Machine Learning and Artificial Intelligence
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IA24-MT-60001-INT-4T
Overview
This course provides a detailed introduction to Decision Trees, a powerful and versatile technique in the field of machine learning. Participants will explore key concepts, classification and regression techniques, as well as their practical application on real-world datasets. Additionally, the exciting topic of code generation using large language models will be addressed.
Course Structure:
Unit 1: Decision Trees for Classification
- Decision Trees Characteristics
- Gini Impurity Score, Entropy Inpurity Score
- Training Algorithm, Hyperparameters, Computational Complexity, Model Sensitivity and Stability
- First Decision Tree Classification Example
- Detailed Calculation of the Gini Score
- Decision Boundaries, Estimation of Class Probabilities, Making Predictions
- Detailed Calculation of the Entropy Score
- Second Decision Tree Classification Example
- Underfitting, Overfitting, Tree Depth
- Decision Tree Classification Example using the Iris Data Set
- Decision Regions, Confusion Matrix
- Feature Importance, Grid Search
Unit 2: Decision Trees for Regression
- Model Characteristics, Regression Tree Models, Training Algorithm
- Regression Tree Example, Overfitting versus Underfitting
- Regression Tree Example (continues)
- Overfitting
- Model Regularization
- Hyperparameter Optimization via GridSearcCV, Model Regularization via GridSearchCV
Unit 3: Decision Tree Example
- The California Housing Data Set
- Instantiate Regression Tree, Use GridSearchCV, Evaluate Performance, Visualize Tree
- Instantiate Random Forest Regressor, Use GridSearchCV, Evaluate Performance
- Instantiate Random Forest Regressor using Hyperparameters found through GridSearcCV, Evaluate Performance
- Decision Tree Overview (assigned reading)
Unit 4: Code Generation using Large Language Models
- Getting Started with the PaLM API (Google), Text and Code Generation
- A Possible Prompt Structure, Build your Prompt, Generate Code, Run the Generated Code
- A Second Code Generation Trial using a Higher Temperature, Run the Generated Code
- Getting Started with OpenAI API, Code Generation using DaVinci Model and GPT-4
| Objetivos de aprendizaje | Participants will explore key concepts, classification and regression techniques, as well as their practical application on real-world datasets. |
|---|---|
| Horas de Contacto | 4 Horas |
| Cursos CIAPR | CURSO TECHNICO |
| Instructor | Marvi Teixeira, PhD |
| Dispositivos | Desktop, Tablet, Mobile |
| Idioma | Español |
IACET ACCREDITED PROVIDER
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Self Learning Solutions LLC es una empresa con más de 14 años de experiencia en este mercado. En Self Learning Solutions estamos orgullosos de haber obtenido la acreditación IACET para nuestra organización, junto con las aprobaciones necesarias para comercializar nuestros productos en todo Estados Unidos. Self Learning Solutions está acreditado por la Asociación Internacional para la Educación y Formación Continua (IACET). Self Learning Solutions cumple con el estándar ANSI / IACET, que es reconocido internacionalmente como un estándar de excelencia en las prácticas de instrucción. Como resultado de esta acreditación, Self Learning Solutions está acreditada para emitir la CEU IACET. |
Requisitos del sistema de SLSTECH
Para ejecutar nuestro sistema de manera eficaz, como mínimo, debe utilizar los componentes del sistema que se enumeran en esta página. Si no lo hace, es posible que el sistema aún funcione pero que se pierda alguna funcionalidad. Las configuraciones internas de los entornos de IT del lugar de trabajo también pueden restringir la funcionalidad de nuestro sistema. El acceso al contenido puede verse afectado, al igual que la posibilidad de subir archivos. También pueden aplicarse limitaciones de tamaño de archivo. Los lugares de trabajo también pueden tener versiones anteriores de software, y nuestro sistema puede no funcionar bien con estos.
Sistema operativo
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Recomendado: Windows 7, 10, Mac OSX Sierra, iPad IOS10
Velocidad de Internet
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Use una conexión de Internet (broadband connection) (256 Kbit / seg. o más rápida, esto le permitirá ver videos y presentaciones en línea) a través de un módem inalámbrico USB, ADSL, T1 / T2, fibra óptica o cable.
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El acceso telefónico será mucho más lento y no lo recomendamos para usar nuestro systma.
Navegadores de Internet
Los navegadores compatibles incluyen:
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Google Chrome 32 bit versión 50 o posterior (recomendado para una compatibilidad óptima, esto se ha probado exhaustivamente en Windows)
Safari 10 o posterior (recomendado para una compatibilidad óptima, esto se ha probado exhaustivamente en Mac)
Tenga en cuenta que los complementos y las barras de herramientas pueden afectar el rendimiento de cualquier navegador.
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No se recomienda MS Internet Explorer
Configuraciones
Recomendamos que se habilite lo siguiente:
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Cookies
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Ventanas emergentes "Pop-ups" (tanto en el navegador de Internet como en el software de seguridad)
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Javascript
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Le recomendamos que utilice la última versión de Adobe Flash Player.
Software
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Le recomendamos que utilice la última versión de Adobe Acrobat Reader.
-
Para ver todos los recursos cargados en Hazmat Authority, es probable que necesites tener instalado Microsoft Office (Word, Excel, PowerPoint) o un equivalente (por ejemplo, Open Office, Viewer).
Seguridad
Con todos los "firewalls", asegúrese de habilitar la carga de archivos.
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