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El 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.

Este curso te brindará conocimientos teóricos y prácticos del aprendizaje automático no supervisado.

Aprendizaje automático no supervisado con 2 proyectos Capstone ML

Aprenda ML completo sin supervisión: análisis de agrupamiento y reducción de dimensionalidad

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¿Para quién es este curso?

  • Cualquiera que quiera comenzar una carrera en el aprendizaje automático no supervisado.
  • Cualquier persona que quiera subir de nivel su conocimiento de aprendizaje automático no supervisado.
  • Desarrolladores de software o programadores o amantes de la tecnología que quieran cambiar su trayectoria profesional al aprendizaje automático no supervisado.

Requisitos

  • Python y Jupyter Notebook instalados en su sistema.
  • Conocimientos sobre conceptos básicos de Python y sus funciones.
  • Familiaridad con los conceptos de análisis de datos.
  • Comprensión de las visualizaciones de datos.
  • Comprensión del procesamiento de datos.
  • Conocimiento de algoritmos no supervisados.
  • Conocimiento del algoritmo de agrupación de K medias.
  • Bueno si tiene interés en el dominio agrícola.

Lo que aprenderás

  • Comprender el funcionamiento de K Means, Hierarchical y Clustering DBSCAN.
  • Implemente K Means, Hierarchical y Clustering DBSCAN usando Sklearn.
  • Conozca las métricas de evaluación para el análisis de agrupaciones.
  • Aprenda las técnicas utilizadas para tratar la dimensionalidad.
  • Implementar filtrado de correlación, VIF y selección de características.
  • Implemente PCA, LDA y t-SNE para la reducción de dimensionalidad.
  • Analizar los mejores factores climáticos para cultivar determinados cultivos.
  • Recomendar cultivos observando ciertos factores climáticos.
  • Clasifique los datos en n números de grupos relevantes que sean útiles para fines de marketing.
  • Identificar el grupo objetivo de clientes.

Este curso se encuentra de manera gratuita gracias a un cupón que podrás encontrar aquí abajo.

Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.

Si el cupón ya ha expirado podrás adquirir el curso con un gran descuento.

La fecha estimada de finalización del cupón es para el día 29 de julio, pero puede vencer en cualquier momento.

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