Introducción
En este curso, comprenderá completamente el aprendizaje no supervisado y aprenderá a utilizarlo para realizar la agrupación de datos.
🎯 Tareas
En este curso, aprenderá:
- Cómo realizar diferentes tipos de técnicas de agrupación (clustering), incluyendo agrupación basada en centroides, jerárquica, basada en densidad y espectral
- Cómo aplicar métodos de agrupación a problemas del mundo real, como la compresión de imágenes y el seguimiento de la distribución de bicicletas compartidas
- Cómo evaluar el rendimiento de los métodos de agrupación comunes
🏆 Logros
Después de completar este curso, podrá:
- Comprender los principios y aplicaciones del aprendizaje no supervisado, especialmente en el contexto de la agrupación de datos
- Implementar y aplicar varios algoritmos de agrupación para resolver problemas prácticos
- Evaluar la eficacia de diferentes métodos de agrupación y seleccionar la técnica adecuada para una tarea determinada
- Aprovechar las técnicas de agrupación para obtener información de datos no etiquetados y apoyar los procesos de toma de decisiones
