El aprendizaje no supervisado, también conocido como aprendizaje automático no supervisado, utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar y agrupar conjuntos de datos sin etiquetar.
Estos algoritmos descubren patrones ocultos o agrupaciones de datos sin necesidad de intervención humana. Su capacidad para descubrir similitudes y diferencias en la información la convierte en la solución ideal para análisis de datos exploratorios, estrategias de venta cruzada, segmentación de clientes y reconocimiento de imágenes.
Los modelos de aprendizaje no supervisados se utilizan para tres tareas principales: agrupamiento, asociación y reducción de dimensionalidad.
La agrupación en clústeres es una parte muy importante del aprendizaje automático. Especialmente el aprendizaje automático sin supervisión es un tema emergente en todo el campo de la inteligencia artificial. Si queremos aprender sobre el análisis de conglomerados, no hay mejor método para empezar que el algoritmo de k-medias.
K-medias para el análisis de clústeres y el aprendizaje no supervisado en R
El poderoso algoritmo de agrupación en clústeres de K-medias para el análisis de clústeres y el aprendizaje automático no supervisado en R
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¿Para quién es este curso?
- El curso es ideal para profesionales que necesitan utilizar análisis de clústeres, aprendizaje automático no supervisado y R en su campo.
- Todos los que deseen aprender aplicaciones de ciencia de datos en el entorno de R & R Studio
- Todos los que deseen aprender la teoría y la implementación del aprendizaje no supervisado sobre datos del mundo real
Lo que aprenderás
- Comprender el aprendizaje y la agrupación en clústeres no supervisados mediante el lenguaje de programación R
- Cubre tanto los antecedentes teóricos del análisis de agrupamiento de K-means como ejemplos prácticos en R y R-Studio
- Comprenda completamente los conceptos básicos del aprendizaje automático, el análisis de clústeres y el aprendizaje automático no supervisado
- Cómo se define matemáticamente el algoritmo K-Means y cómo se deriva.
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Requisitos
- Disponibilidad informática e internet
- Las habilidades de programación R NO son un requisito, pero serían una ventaja
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