Predicción de la Demanda con IA y Modelos Avanzados
Duración
3 Semanas
Precio
-- AR$
Horarios
Miércoles de 14 a 16 hs.
Acerca del curso
Este curso te enseña a predecir la demanda de manera efectiva utilizando técnicas tradicionales y avanzadas como Machine Learning, redes neuronales e inferencia bayesiana. A trav és de ejemplos prácticos y herramientas como Python, ARIMA y TensorFlow, aprenderás a mejorar la precisión de las previsiones en diferentes sectores. Ideal para profesionales que buscan optimizar sus procesos de planificación y toma de decisiones.
Acerca del profesor
Pablo Calello
Actuario. Consultor en Fraudes Bancarios y Fraudes de seguros, ciberdelito. Especialista en predicción de la demanda
Objetivos
Dominar los fundamentos de la predicción de la demanda.
Aprender a evitar errores comunes que afectan la precisión de los modelos.
Implementar modelos avanzados de Machine Learning y Redes Neuronales.
Aplicar Inferencia Bayesiana para mejorar predicciones en entornos cambiantes.
Optimizar la toma de decisiones en tu empresa o proyecto.
Desarrollar modelos predictivos en Python con librerías líderes
Programa
Clase 1: Fundamentos y Errores Comunes en la Predicción de la DemandaAprendé los principios clave de la predicción de demanda y su impacto en finanzas, logística y estrategia empresarial. Descubrí los errores más comunes, como el uso exclusivo de datos históricos y la falta de adaptación a factores externos. A través de herramientas como ARIMA y Machine Learning, mejorarás la precisión de las previsiones. Ejercicios prácticos para diagnosticar errores en predicciones reales.
Clase 2: Modelos Avanzados y Redes Neuronales para Predicción de la DemandaProfundizá en los modelos avanzados como redes neuronales y Machine Learning, comparándolos con enfoques clásicos. Explorá cómo incorporar datos externos como noticias y redes sociales para mejorar las predicciones. Aprendé a implementar modelos prácticos con Python usando librerías clave como TensorFlow y Scikit-Learn. Ejercicio práctico: creación de un modelo básico con datos reales.
Clase 3: Inferencia Bayesiana, Optimización y Casos AvanzadosDescubrí cómo la Inferencia Bayesiana puede superar los modelos tradicionales al actualizar pronósticos dinámicamente. Aprendé técnicas de optimización de demanda en entornos inciertos y aplica redes neuronales con datos en tiempo real. Analizá casos de estudio en sectores como retail, energía y finanzas, y explora la implementación de modelos híbridos. Ejercicio final: simulación de un modelo predictivo con datos reales.
Este curso ofrece una comprensión integral de los métodos más avanzados para predecir la demanda, combinando teoría y práctica en casos reales.