Taller
ML con modelos basados en árboles en Python
Intermedio
51 min.
Los modelos de Machine Learning basados en árboles no solo son muy poderosos, son además robustos frente a...
4.6
Python
Curso de Machine Learning no supervisado en Python
En este curso aprenderás a utilizar scikit-learn y otras librerías para aplicar varias técnicas de aprendizaje no supervisado en diferentes ámbitos y para diferentes usos.
Para profesionales que necesitan mejorar sus habilidades y acelerar su carrera profesional.
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Curso impartido por
Contenido de la formación
9 Secciones · 18 Lecciones ·
2 h. y 4 min.
en total
Introducción
¿Cómo entrenar un modelo?
Clusterización con kmeans
Preparando los datos para kmeans
Otros algoritmos para clusterización
Casos de uso de clusterización
Reducción de dimensiones
Casos de uso de reducción de dimensiones
Conclusiones
Habilidades que obtendrás
- Utilizar la librería scikit-learn para aprendizaje no supervisado y entender cómo superar las limitaciones.
- Entrenar modelos de clusterizacion.
- Utilizar técnicas de reducción de dimensionalidad.
- Evaluación de modelos no supervisados.
- Interpretación de los resultados de los modelos no supervisados.
Requisitos mínimos
Es necesario tener conocimientos básicos de la teoría introductoria de machine learning y también saber manejar datos con Pandas.
Valoración de nuestros alumnos
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Taller
Reducción de dimensionalidad para ML en Python
Intermedio
47 min.
La reducción de dimensionalidad es clave para la construcción de modelos de Machine Learning en contextos de muchas...
4.4
Curso
ML supervisado con Scikit-learn
Intermedio
2 h. y 31 min.
En este curso exploraremos la librería de scikit-learn para ejecutar todo el flujo del entrenamiento y optimización de...
4.2
FORMACIÓN EMPRESARIAL
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Esta formación está indicada para todos los que están comenzando a introducirse en el mundo de machine learning y ya entienden los conceptos teóricos más básicos, pero quieren aprender a poner este conocimiento de aprendizaje supervisado en práctica con el lenguaje Python.
Para seguir el curso de forma correcta, es necesario tener conocimientos básicos de la teoría introductoria de machine learning y también saber manejar datos con la librería Pandas. Si lo necesitas, te recomendamos realizar algunos de nuestros cursos relacionados: Curso de introducción a Machine Learning, Curso de tratamiento de datos con Pandas en Python y/o Curso de tratamiento de datos con Pandas y NumPy.
Este curso online comienza con el apartado centrado en el entrenamiento de un modelo, en el que realizaremos una primera toma de contacto con scikit-learn, explicando qué es, por qué se utiliza, qué otras tecnologías conforman su ecosistema, cómo realizar su instalación y la sintaxis básica de esta librería.
Después entramos en las diferentes secciones dedicadas a la clusterización de datos, en las cuales se desarrollarán aspectos como el uso de Kmeans para visualizar resultados y evaluarlos, la posterior preparación de esos datos, la elección y normalización de variables, además de otros algoritmos diferentes a Kmeans para la clusterización (DBSCAN y clusterización jerárquica), y, para finalizar veremos unos casos de uso de la clusterización.
Seguidamente continuamos con los bloques formativos dedicados a la reducción de dimensionalidad, en los cuales se introducirán los algoritmos que se utilizarán en este proceso (PCA y t-SNE), además de ver unos casos de uso de la reducción de dimensiones.
