Optimización de hiperparámetros en modelos de machine learning

En este evento, Carmen te guiará a través de:

• Fundamentos de los hiperparámetros: ¿Qué son y por qué importan tanto en la construcción de modelos?
• Técnicas clave para la optimización: Aprenderás desde métodos básicos como hasta enfoques más avanzados.
• Casos prácticos: Carmen presentará ejemplos reales, mostrando cómo la optimización de hiperparámetros ha mejorado los resultados de sus modelos.
• Evitar errores comunes: Cómo prevenir el overfitting y garantizar que tus modelos sean efectivos en el mundo real.
• Integración de la optimización en procesos de MLOps: Automatiza la búsqueda de hiperparámetros y mejora la eficiencia de tus proyectos.

• Científicos de Datos
• Ingenieros de Machine Learning
• Estudiantes del Máster en Data Science y del Máster en Inteligencia Artificial
• Profesionales de IT y Analítica de Datos
• Académicos e Investigadores en IA

Carmen Arnau Morillo

Data Scientist en Mutua Madrileña, una de las principales aseguradoras de España, donde ha jugado un papel clave en la aplicación de técnicas avanzadas de Machine Learning para optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones. Con una sólida formación en ciencia de datos y análisis estadístico, Carmen ha consolidado su reputación como una experta en la optimización de modelos predictivos y la implementación de soluciones basadas en datos.