Introducción al agrupamiento en clústeres

Duración estimada del curso: 110 min

Objetivos:

• Describe los casos de uso de los clústeres en las aplicaciones de aprendizaje automático.
• Elige la medida de similitud adecuada para un análisis.
• Agrupa los datos con el algoritmo k-means.
• Evalúa la calidad de los resultados del agrupamiento.
• Reduce la dimensionalidad en el análisis de agrupamiento con un autocodificador.

Requisitos previos

En este curso, se supone que tienes los siguientes conocimientos:

• Introduction to Machine Learning Problem Framing o equivalente
• Curso intensivo de aprendizaje automático, que incluye Cómo trabajar con datos numéricos y Conjuntos de datos, generalización y sobreajuste, o un curso equivalente