Modalidad
On Demand
Dificultad
Intermedio
Tecnología
Python
Horas de video
10hs en total
Descripción
En este curso, aprenderás a dominar técnicas de aprendizaje no supervisado para analizar datos de manera avanzada. Explorarás algoritmos de clustering como K-means, DBSCAN y jerárquico, y aplicarás técnicas de reducción de dimensionalidad como PCA y T-SNE para optimizar modelos de IA. Utilizarás Python y bibliotecas especializadas para implementar, evaluar y visualizar estos algoritmos, asegurando resultados precisos y robustos. Al finalizar, estarás preparado para enfrentar desafíos reales, mejorando tus habilidades en análisis de datos y creando modelos que aporten valor a cualquier proyecto.
Requisitos
Necesita conocimientos de estadística, matemáticas y programación en Python.
Contenido
6 módulos
1 clases
Bienvenida
7 clases
Entorno de Desarrollo
Principios del Aprendizaje no Supervisado
Aplicaciones del Aprendizaje no Supervisado
Técnicas Comunes en Aprendizaje no Supervisado
Preparación de Datos para Aprendizaje no Supervisado
Evaluación de Modelos No Supervisados
Checkpoint de contenidos
7 clases
Fundamentos de Clustering
Clustering Jerárquico
Algoritmo de K-means
Evaluación de Clusters
DBSCAN y Algoritmos de Clustering Basados en Densidad
Aplicaciones Prácticas del Clustering
Checkpoint de contenidos
6 clases
Comprender la Maldición de la Dimensión
Estrategias de Selección de Variables
Criterios de Selección de Modelos
Selección de Variables con Regularización
Selección de Variables con Métodos Embedded
Checkpoint de contenidos
8 clases
Principios de Reducción de la Dimensionalidad
Análisis de Componentes Principales (PCA)
Aplicaciones de PCA
Análisis Discriminante Lineal (LDA)
T-SNE para Visualización
UMAP para Reducción de Dimensionalidad
Comparación de Técnicas de Reducción de Dimensionalidad
Checkpoint de contenidos
2 clases
Despedida
Evaluación Integral
Este curso forma parte de estas certificaciones
Certificación
IA para Data Scientists
Contiene 9 cursos
Intermedio
Curso
Aprendizaje no supervisado
Profesores
Julio Satyr
Membresía
Suscripción mensual
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