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ML con modelos basados en árboles en Python
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4.6
Análisis de datos
Reducción de dimensionalidad para Machine Learning en Python
La reducción de dimensionalidad es clave para la construcción de modelos de Machine Learning en contextos de muchas dimensiones. En este taller utilizaremos estas técnicas para mejorar el análisis de un problema concreto y a posterior el entrenamiento de un modelo básico.
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Taller impartido por
Contenido de la formación
1 Secciones · 1 Lecciones ·
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en total
Taller
Habilidades que obtendrás
- Identificar cuando hace falta emplear reducción de dimensionalidad.
- Técnicas simples para reducir las dimensiones.
- Utilizar PCA para reducir dimensiones.
- Utilizar TSNE para reducir dimensiones.
- Aprovechar las dimensiones reducidas para mejorar análisis y modelaje.
Requisitos mínimos
Para la realización de este taller es necesario tener conocimientos sobre conceptos básicos de análisis de datos en Python utilizando Pandas
Valoración de nuestros alumnos
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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
Curso
ML no supervisado en Python
Intermedio
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Si ya has comenzado tu viaje en el mundo de machine learning y ya entiendes los conceptos teóricos...
4.2
FORMACIÓN EMPRESARIAL
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