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