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Aprendizaje no supervisado en Python

Intermedio
Updated 12/2024
Aprende a agrupar, transformar, visualizar y extraer información de datos sin etiquetar con scikit-learn y scipy.
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Descripción del curso

Supongamos que tienes una colección de clientes con diversas características, como edad, ubicación e historial financiero, y deseas descubrir patrones y clasificarlos en grupos. O quizá tengas un conjunto de textos, como páginas de Wikipedia, y quieras segmentarlos en categorías en función de su contenido. Este es el mundo del aprendizaje no supervisado, llamado así porque no estás guiando, o supervisando, el descubrimiento de patrones mediante alguna tarea de predicción, sino descubriendo la estructura oculta a partir de datos no etiquetados. El aprendizaje no supervisado engloba diversas técnicas de machine learning, desde la agrupación hasta la reducción de dimensiones y la factorización de matrices. En este curso, aprenderás los fundamentos del aprendizaje no supervisado e implementarás los algoritmos esenciales utilizando scikit-learn y SciPy. Aprenderás a agrupar, transformar, visualizar y extraer información de conjuntos de datos no etiquetados, y terminarás el curso construyendo un sistema de recomendación de artistas musicales populares.

Prerrequisitos

Supervised Learning with scikit-learn
1

Agrupación para la exploración de conjuntos de datos

Iniciar capítulo
2

Visualización con agrupación jerárquica y t-SNE

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3

Decorrelación de tus datos y reducción de dimensiones

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4

Descubrir rasgos interpretables

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Aprendizaje no supervisado en Python
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