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.
- Cómo implementar K-Means muy rápido con codificación R: se proporcionarán ejemplos de datos reales
- Cómo funciona el algoritmo K-Means en general. Obtenga una explicación intuitiva con gráficos fáciles de entender
- Diferentes tipos de K-Meas; K-medias difusas, K-medias ponderadas y visualización de K-medias resultados en R
- Evalúe el rendimiento del modelo y aprenda las mejores prácticas para evaluar la precisión del modelo de aprendizaje automático
- Implementando el algoritmo K-Means en R desde cero. Obtenga una comprensión realmente profunda del principio de funcionamiento
- Aprenda la programación R desde cero: se incluye un curso intensivo de R para que pueda iniciar la programación R para el aprendizaje automático
Requisitos
- Disponibilidad informática e internet
- Las habilidades de programación R NO son un requisito, pero serían una ventaja
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