Curso de Normas EN 9100 en producción militar

El Curso de Machine Learning aplicado a detección de pérdidas explora el uso de algoritmos de aprendizaje automático para identificar y predecir pérdidas en diversos contextos. Se enfoca en la implementación de modelos como regresión, clasificación y clustering, junto con técnicas de preprocesamiento de datos y validación de modelos. Se aplica a áreas como finanzas, retail y logística, empleando herramientas como Python y librerías como Scikit-learn y TensorFlow. El objetivo es optimizar la toma de decisiones y la eficiencia operativa mediante el análisis predictivo de datos.

El curso proporciona una sólida base en la metodología de Machine Learning, desde la recolección y limpieza de datos hasta la evaluación de modelos y la interpretación de resultados. Se enfatiza la aplicación práctica de estos conocimientos a casos de estudio reales, incluyendo la detección de fraude, la optimización de inventarios y la predicción de churn. Los participantes adquirirán habilidades para desarrollar e implementar soluciones de machine learning en el ámbito de la detección y mitigación de pérdidas.

Palabras clave objetivo (naturales en el texto): machine learning, detección de pérdidas, análisis predictivo, aprendizaje automático, modelos predictivos, preprocesamiento de datos, clasificación, regresión, Python, Scikit-learn, TensorFlow.