Clustering y normalización de datos con K-means

Curso de Fundamentos de AI para Manejo de Datos

Contenido del curso

Principios de la IA

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Ética en IA

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Clustering y normalización de datos con K-means

Curso de Fundamentos de AI para Manejo de Datos

Clase 8 de 20

Clase 8 / 20

Recursos

Objetivo de la clase

El objetivo principal de esta clase fue introducir a los estudiantes al aprendizaje no supervisado, específicamente enfocándose en las técnicas de clustering y reducción de dimensionalidad. La profesora buscó que los estudiantes comprendieran cómo las máquinas pueden descubrir patrones ocultos en datos sin etiquetas previas, utilizando la analogía de un arqueólogo que encuentra patrones sin contexto previo.

Habilidades desarrolladas

Implementación práctica de K-means: Aplicación del algoritmo de clustering más fundamental
Normalización de datos: Técnica esencial para preparar datos con diferentes escalas
Visualización de clusters: Representación gráfica de agrupaciones en datos multidimensionales
Interpretación de resultados: Análisis de la calidad y significado de los clusters generados
Programación en Python: Uso de librerías especializadas (Scikit-learn, Pandas, Matplotlib, Seaborn)

Conceptos clave

[0:08] Aprendizaje no supervisado: Técnica de machine learning que descubre patrones sin etiquetas o respuestas correctas predefinidas
[0:58] Clustering: Técnica para agrupar datos similares, ejemplificada con Spotify y Netflix
[1:23] K-means: Algoritmo que divide datos en K grupos encontrando promedios, comparado con "imanes invisibles"
[3:47] Normalización de datos: Proceso para hacer comparables características con diferentes magnitudes
[4:27] Escalamiento estándar: Función matemática que comprime parámetros para que tengan el mismo tamaño proporcional
[5:28] Centroides: Puntos centrales de cada cluster que actúan como "imanes" atrayendo datos similares

Palabras clave importantes

Aprendizaje supervisado vs no supervisado
Patrones ocultos
Detective de datos
Reducción de dimensionalidad
Datos sintéticos
Semilla aleatoria
Fit transform
Predicción de clusters
Visualización bidimensional

Hechos importantes

[1:02] Aplicaciones reales: Spotify usa clustering para Discovery Weekly, Netflix para recomendaciones de géneros específicos
[2:13] Estructura del dataset: 300 clientes divididos en 3 grupos (100 cada uno): jóvenes, adultos y mayores
[2:36] Parámetros del primer grupo: Jóvenes con edad media 25 años (desviación 5) e ingresos promedio 30,000
[3:02] Parámetros del segundo grupo: Adultos con ingresos promedio 60,000
[3:05] Parámetros del tercer grupo: Mayores con ingresos promedio 90,000
[6:43] Resultado inesperado: El cluster 0 terminó con 113 clientes en lugar de 100 debido a la reasignación algorítmica
[7:14] Frecuencia de compras: Jóvenes 7.5, adultos 5.2 (posiblemente por mejor educación financiera)

Principales puntos de datos

[2:09] Semilla aleatoria: 55
[2:13] Número total de clientes: 300
[2:13] Clientes por grupo inicial: 100 cada uno
[2:36] Edad media jóvenes: 25 años, desviación estándar 5
[2:57] Ingresos promedio jóvenes: 30,000
[3:02] Ingresos promedio adultos: 60,000
[3:05] Ingresos promedio mayores: 90,000
[5:24] Semilla aleatoria K-means: 42
[5:07] Número de clusters: 3
[6:43] Clientes finales cluster 0: 113
[7:14] Frecuencia compras jóvenes: 7.5
[7:18] Frecuencia compras adultos: 5.2
[7:34] Dimensiones gráfica: 14 x 5

Principios de la IA

Qué es realmente la inteligencia artificial

Diferencias entre inteligencia artificial, machine learning y deep learning

Modelo Predictivo

Regresión lineal con datos de casas

Regresión lineal manual con NumPy

Scikit-Learn vs statsmodels en regresión lineal

Tipos de Aprendizaje

Regresión y clasificación en machine learning

Detectar spam con Python en Google Colab

Clustering y normalización de datos con K-means

PCA para reducir variables en clustering

Aprendizaje por refuerzo con Q-learning y OpenAI Gym

Herramientas para IA

Instalación de Jupyter Notebook y Anaconda para análisis de datos

Series y DataFrames con Pandas en Python

Clasificación de flores con Scikit-Learn

Ciclo de Vida ML

Traducción de problemas de negocio a tareas de machine learning

Limpieza de datos con Pandas y Scikit-Learn

Entrenamiento y evaluación de modelos de machine learning

RMSE y R cuadrada en modelos de regresión

Ética en IA

Sesgo algorítmico y cómo reducirlo

Privacidad de datos en inteligencia artificial: riesgos y técnicas

Futuro de la inteligencia artificial y desarrollo responsable

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