Esta prueba de Aprendizaje Automático (AA) evalúa el conocimiento técnico de los candidatos sobre conceptos básicos del aprendizaje automático, tales como la regularización, la clasificación y el aprendizaje no supervisado. Esta prueba te ayudará a identificar a los desarrolladores competentes en AA.
Métodos clásicos de regresión y regularización
Métodos de clasificación clásicos y máquinas de vectores de soporte
Métodos basados en árboles y conjuntos para la regresión y la clasificación
Aprendizaje no supervisado, detección de valores atípicos y reducción de la dimensionalidad
Ingenieros de aprendizaje automático, ingenieros de datos, analistas de datos, creadores de visualización de datos, ingenieros de inteligencia artificial, emprendedores, tomadores de decisiones y cualquier otro puesto que requiera un conocimiento intermedio de Aprendizaje Automático.
En nuestra era de información y tecnología, las empresas de todas las industrias tienen que lidiar con cantidades enormes de datos. Es fundamental aprovechar estos datos para obtener información que pueda impulsar la toma de decisiones. Aprovechar el poder del aprendizaje automático puede ayudar a tu empresa a adaptarse más fácilmente a las condiciones cambiantes del mercado, mejorar las operaciones comerciales y obtener una comprensión más profunda de las necesidades del consumidor.
Esta prueba de Aprendizaje Automático evalúa el conocimiento de los candidatos sobre los conceptos fundamentales del aprendizaje automático, incluyendo los métodos de conjunto clásicos y basados en árboles para la regresión y la clasificación, el aprendizaje supervisado y no supervisado, la detección de valores atípicos y la reducción de la dimensionalidad. Las preguntas de esta prueba de Aprendizaje Automático se enfocan en diferentes escenarios al trabajar con datos, lo que cubre las diferentes funcionalidades de AA para tratar con cada uno de ellos.
Los candidatos que obtengan buenos resultados en la prueba tienen un conocimiento sólido de los métodos básicos de aprendizaje automático y pueden utilizar mejor estos métodos al trabajar con diferentes tipos de información. Tienen todas las habilidades necesarias para ayudar a tu empresa a aprovechar el aprendizaje automático a fin de impulsar la toma de decisiones basada en datos.
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Gary ha estado trabajando en el campo de la ciencia de datos por más de tres años y es experto en los campos de aprendizaje automático y análisis de datos. Él tiene una licenciatura en economía y una maestría en informática. La combinación de esos dos campos ayuda a Gary a lograr resultados aún mejores.
Él disfruta la informática y adora trabajar en proyectos relacionados con la Inteligencia Artificial, que es, en su opinión, el futuro de nuestro mundo.
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