Aprender los conceptos clave

1

Todo lo que aprender谩s sobre MA con Scikit-Learn

2

驴C贸mo aprenden las m谩quinas?

3

Problemas que podemos resolver con Scikit-learn

4

Las matem谩ticas que vamos a necesitar

Iniciar un proyecto con sklearn

5

Configuraci贸n de nuestro entorno Python

6

Instalaci贸n de librer铆as en Python

7

Datasets que usaremos en el curso

Optimizaci贸n de features

8

驴C贸mo afectan nuestros features a los modelos de Machine Learning?

9

Introducci贸n al PCA

10

Preparaci贸n de datos para PCA e IPCA

11

Implementaci贸n del algoritmo PCA e IPCA

12

Kernels y KPCA

13

驴Qu茅 es la regularizaci贸n y c贸mo aplicarla?

14

Implementaci贸n de Lasso y Ridge

15

Explicaci贸n resultado de la implementaci贸n

16

ElasticNet: Una t茅cnica intermedia

Regresiones robustas

17

El problema de los valores at铆picos

18

Regresiones Robustas en Scikit-learn

19

Preparaci贸n de datos para la regresi贸n robusta

20

Implementaci贸n regresi贸n robusta

M茅todos de ensamble aplicados a clasificaci贸n

21

驴Qu茅 son los m茅todos de ensamble?

22

Preparaci贸n de datos para implementar m茅todos de ensamble

23

Implementaci贸n de Bagging

24

Implementaci贸n de Boosting

Clustering

25

Estrategias de Clustering

26

Implementaci贸n de Batch K-Means

27

Implementacti贸n de Mean-Shift

Optimizaci贸n param茅trica

28

Validaci贸n de nuestro modelo usando Cross Validation

29

Implementaci贸n de K-Folds Cross Validation

30

Optimizaci贸n param茅trica

31

Implementaci贸n de Randomized

32

Bonus: Auto Machine Learning

Salida a producci贸n

33

Revisi贸n de nuestra arquitectura de c贸digo

34

Importar y exportar modelos con Sklearn

35

Creaci贸n de una API con Flask para el modelo

36

Cierre del curso

37

Material adicional para consultar

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Estrategias de Clustering

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Recursos

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Preguntas 1

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En una entrevista a Andrew Ng el dijo que el futuro de la AI es el aprendizaje no supervisado.

Estrategias de Clustering

Los algoritmos de clustering son las estrategias que podemos usar para agrupar los datos de tal manera que todos los datos pertenecientes a un grupo sean lo m谩s similares que sea posible entre s铆, y lo m谩s diferentes a los de otros grupos.

Casos de aplicaci贸n de clustering.

  1. No conocemos con anterioridad las etiquetas de nuestros datos (Aprendizaje no supervisado).
  2. Queremos descubrir patrones ocultos a simple vista.
  3. Queremos identificar datos at铆picos.

Casos de uso de aplicaci贸n:

  1. Cuando sabemos cu谩ntos grupos 鈥渒鈥 queremos en nuestro resultado.

    Si es el caso, por ejemplo en una empresa de marketing y sabemos que los segmentos de clientes es bajo, medio alto, en este caso es recomendable usar k-means, o bien, spectral clustering.

  2. Cuando queremos que el algoritmo descubra la cantidad de grupos 鈥渒鈥 贸ptima seg煤n los datos que tenemos.

    Por otro lado si no conocemos cuantos grupos o cuantas categories tenemos y solo queremos experimenter, la soluci贸n puede ser Meanshift, clustering jer谩rquico o DBScan.

Clave para deteccii贸n de anomalias e intrusiones.

Para repasar el cluster KMeans, dado que en estas clases solo se ve MiniBatchKMeans y MeanShift: