Curso Clustering en el Machine Learning

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7 lecciones • 5 horas

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Curso teórico-práctico donde aprenderás a aplicar los principales métodos de clustering en Machine Learning para descubrir patrones en datos no etiquetados.

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Al final del curso habrás aprendido

• Qué es el Aprendizaje No Supervisado y en qué consisten los métodos de clustering o agrupamiento de datos
• El principio de funcionamiento de los principales algoritmos de clustering en Machine Learning para encontrar patrones en datos no etiquetados
• A utilizar la librería Scikit-Learn para abordar diferentes problemas de aprendizaje no supervisado usando técnicas de clustering

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Requisitos

Se sugiere tener experiencia en la programación en Python (acá en la Academia encontrarás los cursos Python Nivel Básico, Python Nivel Intermedio y Python Nivel Avanzado) y haber tomado el curso Introducción al Machine Learning (también disponible acá en la Academia Online).

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Contenido

MÓDULO 1: FUNDAMENTOS

1 – El clustering y el aprendizaje no supervisado

2 – Métricas de distancia y de evaluación de clusters

MÓDULO 2: ALGORITMOS BÁSICOS DE CLUSTERING

3 – Clustering con K-Means

4 – Clustering jerárquico

MÓDULO 3: ALGORITMOS BASADOS EN DENSIDAD Y EN DISTRIBUCIÓN

5 – DBSCAN: clustering basado en densidad

6 – HDBSCAN: clustering jerárquico basado en densidad

7 – Clustering con Modelos de Mezcla Gaussiana

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