Seminarios MATLAB y Simulink

Machine Learning con MATLAB

Descripción general

En este seminario gratuito, usted aprenderá cómo usando “Data Analytics” puedes convertir grandes volúmenes de datos complejos en información accionable que puede mejorar tus diseños y el proceso de toma de decisiones. Presentaremos técnicas de machine learning con MATLAB. Utilizando datos reales exploraremos la importación, pre-procesado y etiquetado de datos, así como la selección de características, formación y comparación de múltiples modelos de machine learning. Mostraremos cómo utilizar MATLAB para construir algoritmos llevarlos a producción, resultando en métodos que permiten la utilización de grandes cantidades de datos y funcionalidad avanzada sin requerir conocimientos específicos de estadística.

Lo más destacado

  • Ejemplos de la vida cotidiana utilizando técnicas de machine learning.
  • Importación, pre-procesado y etiquetado de datos.
  • Entrenamiento y comparación de modelos de machine learning.
  • Diseño de algoritmos su implementación en procesos de producción

Acerca del presentador o presentadores

Gerardo Hernández – Manager, Application Engineering / MathWorks, USA                          

Gerardo ostenta un título en Física de la Universidad de Puerto Rico en Mayagüez y una Maestría en Matemáticas Aplicadas de la misma institución.  Su área de investigación durante sus estudios de Maestría se enfocó en el estudio de la teoría de distribuciones y en problemas inversos, en particular el problema de la identificación de sistemas lineales. En su tesis de Maestría, Gerardo diseñó e implementó en MATLAB un método iterativo y no destructivo para reconstruir el kernel de convolución de sistemas lineales a partir de datos experimentales.

Gerardo también ostenta una Maestría en Ingeniería Mecánica de WPI y actualmente se encuentra completando los requisitos para un Doctorado en Matemáticas en la misma institución. En sus tesis de doctorado "An adaptive, multiresolution agent-based model of glioblastoma multiforme", Gerardo diseñó e implementó en MATLAB un modelo adaptativo de resolución variable de la evolución de Tumores cerebrales, en particular de Glioblastoma Multiforme.

Entre las áreas de interés de Gerardo se encuentra el Análisis Numérico, en particular, métodos numéricos para ecuaciones diferenciales parciales y ordinarias, sistemas dinámicos, computación en paralelo, data Analytics, etc.

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