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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

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Andreas Lloyd

Experto en Data Science

Contenido del Taller

1 Secciones · 1 Lecciones · 47 min. en total

Taller

47 min.

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

4.6
14 valoraciones
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