Serie de vídeos de formación Highland – HM/D-1501C
El Centro de Aprendizaje en Línea es una plataforma de capacitación operada por la Alianza por la Minería Responsable que tiene como objetivo servir como un espacio virtual para la gestión e intercambio de conocimientos sobre los diferentes temas de sostenibilidad involucrados en la minería artesanal y de pequeña escala (MAPE) justa y responsable.
Esta plataforma cuenta con más de 30 cursos virtuales. El objetivo principal es articular una red de formadores capaces de acompañar la adopción de un Sistema de Gestión Sostenible en la minería artesanal y de pequeña escala.
Nuestras capacitaciones utilizan una metodología virtual con acompañamiento continuo durante el proceso de aprendizaje, con diferentes enfoques que le apoyarán a crecer y aprender sobre diferentes temas relacionados con la minería artesanal y de pequeña escala (MAPE).
Este sistema de formación está dirigido a los multiplicadores de conocimiento que trabajan con la MAPE. El objetivo principal es acumular una red de formadores capaces de acompañar la adopción de un Sistema de Gestión Sostenible en la MAPE.
[full] grabación de la formación en directo del gospel music training center
Actualmente estoy trabajando en un problema de clasificación multiclase con un gran conjunto de entrenamiento. Sin embargo, tiene algunas características específicas, lo que me ha llevado a experimentar con él, dando lugar a unas cuantas versiones del conjunto de entrenamiento (como resultado del remuestreo, la eliminación de observaciones, etc.).
Me han enseñado que siempre hay que preprocesar el conjunto de prueba de la misma manera que se ha preprocesado el conjunto de entrenamiento, es decir (para el escalado y el centrado) medir la media y la desviación estándar en el conjunto de entrenamiento y aplicar esos valores al conjunto de prueba. Esto me parece razonable.
Pero, ¿qué hacer en el caso de que se haya reducido/remuestreado el conjunto de entrenamiento? ¿Debería uno centrarse en las características de los datos que realmente alimentan el modelo (eso es lo que sugeriría la función ‘train’ del paquete caret de R, ya que puedes poner el objeto de preprocesamiento ahí directamente) y aplicarlas al conjunto de prueba, o tal vez uno debería capturar las características reales de los datos (de todo el conjunto de entrenamiento sin tocar) y aplicarlas? Si la segunda opción es mejor, tal vez valga la pena capturar las características de los datos fusionando los datos de entrenamiento y los de prueba sólo para el paso de preprocesamiento para obtener estimaciones lo más precisas posible (aunque nunca he oído que nadie lo haya hecho).
Laboratorios Habana: Cómo escalar el entrenamiento de IA con procesadores Gaudí
El aprendizaje automático a escala aborda dos problemas de escalabilidad diferentes. El primero es el entrenamiento de un modelo contra grandes conjuntos de datos que requieren las capacidades de escalabilidad de un clúster para entrenar. El segundo se centra en la puesta en funcionamiento del modelo aprendido para que pueda escalar para satisfacer las demandas de las aplicaciones que lo consumen. Normalmente, esto se consigue desplegando las capacidades de predicción como un servicio web que puede ampliarse.
El aprendizaje automático a escala tiene la ventaja de que puede producir capacidades predictivas potentes, ya que normalmente se obtienen mejores modelos a partir de más datos. Una vez entrenado el modelo, puede desplegarse como un servicio web sin estado y de alto rendimiento a escala.
Para apoyar esta fase de análisis y modelado interactivo, la plataforma de datos debe permitir a los científicos de datos explorar los datos utilizando una variedad de herramientas. Además, el entrenamiento de un modelo complejo de aprendizaje automático puede requerir mucho procesamiento intensivo de grandes volúmenes de datos, por lo que es esencial disponer de recursos suficientes para escalar el entrenamiento del modelo.
Promoción del Centro Regional de Formación de Seguridad Pública SCALE
El Centro Regional de Entrenamiento de Seguridad Pública de SCALE, conocido cariñosamente como el RTF, es un centro de entrenamiento de primera clase para los profesionales de las fuerzas del orden, los bomberos y las obras públicas. No sólo sirve a los condados de Scott y Carver y a la región del valle del río Minnesota, sino a todo el estado de Minnesota. La gran inauguración de las instalaciones regionales de formación de SCALE tuvo lugar en 2008, y desde entonces se han realizado numerosas renovaciones, ampliaciones y mejoras para satisfacer las necesidades de los usuarios de las instalaciones. A medida que crecemos, continuamos proporcionando una gama más amplia de ofertas de clases y un lugar donde una variedad de policía, bomberos, y las oportunidades de formación de obras públicas pueden ocurrir en un entorno de campus. La Instalación Regional de Formación Pública SCALE también invita a las organizaciones de seguridad pública a albergar reuniones o eventos en una de nuestras muchas aulas. Tanto si se trata de una pequeña reunión como de una gran conferencia, proporcionamos un entorno pintoresco con cómodos servicios para albergar su evento. También ofrecemos una gran cocina, una zona de barbacoa al aire libre y dormitorios para pasar la noche.