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Python
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Dominio de Machine Learning No Supervisado con Python
Esta formación está diseñada para desarrollar habilidades avanzadas en Machine Learning no supervisado utilizando Python. Aprenderemos a implementar y analizar varios algoritmos de agrupamiento y detección de anomalías, así como a trabajar con técnicas de reducción de dimensión. Con énfasis en aplicaciones prácticas, cubrimeros técnicas de preprocesamiento de datos, visualización de clústeres y evaluación de modelos.
Formación recién publicada
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Curso impartido por
Contenido de la formación
8 Secciones · 31 Lecciones ·
4 h. y 56 min.
en total
Introducción al Machine Learning No Supervisado
Algoritmos de Clustering
Algoritmos de Reducción de Dimensionalidad
Aplicación de Algoritmos en Datasets
Optimización de Algoritmos
Casos Prácticos
Proyecto práctico
Conclusiones
Habilidades que obtendrás
- Comprender los conceptos fundamentales del Machine Learning no supervisado y cómo se utiliza en problemas del mundo real.
- Aplicar técnicas de agrupamiento y reducción de la dimensionalidad para interpretar y visualizar datos complejos utilizando Python.
- Dominar algoritmos no supervisados como K-means, DBSCAN, jerárquico y PCA para resolver problemas de agrupamiento y segmentación.
- Implementar modelos de aprendizaje automático no supervisado con bibliotecas de Python como Scikit-learn, NumPy y Pandas.
- Evaluar y optimizar la eficacia de los modelos de Machine Learning no supervisados para garantizar la precisión y la eficiencia del modelo.
Requisitos mínimos
Conocimientos sólidos en Python y sus principales librerías para ciencia de datos (por ejemplo, pandas, NumPy, matplotlib).
Comprensión básica de los conceptos de Machine Learning.
Experiencia previa en el manejo y análisis de conjuntos de datos.
Conocimiento básico en estadística y álgebra lineal.
Valoración de nuestros alumnos
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