Cupón Udemy: Curso de aprendizaje automático no supervisado con algoritmo K-means (R) con 100% de descuento

El aprendizaje no supervisado es una técnica de aprendizaje automático en la que no es necesario supervisar el modelo.

En su lugar, debe permitir que el modelo funcione por sí solo para descubrir información. Se ocupa principalmente de los datos sin etiquetar.

Los algoritmos de aprendizaje sin supervisión le permiten realizar tareas de procesamiento más complejas en comparación con el aprendizaje supervisado.

Sin embargo, el aprendizaje no supervisado puede ser más impredecible en comparación con otros métodos de aprendizaje profundo y refuerzo de aprendizaje natural.

¿Por qué el aprendizaje supervisado?

• El aprendizaje supervisado permite recopilar datos o producir una salida de datos de la experiencia anterior.
• Ayuda a optimizar los criterios de rendimiento utilizando la experiencia
• El aprendizaje automático supervisado ayuda a resolver varios tipos de problemas de computación del mundo real.

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

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-means.

¿Para quién es este curso?

• El curso es ideal para profesionales que necesitan utilizar análisis de clústeres, aprendizaje automático sin supervisión 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

Requisitos

• Disponibilidad informática e internet
• Las habilidades de programación R NO son un requisito, pero serían una ventaja

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 agrupación de K-means como ejemplos prácticos en R y R-Studio
• Comprender 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.
• 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-med. 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

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 31 de marzo – 1 de abril, pero puede vencer en cualquier momento.

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