Descripción del curso
Este capítulo presentará conceptos y técnicas de aprendizaje automático no supervisado. Enseñará los modelos de mezcla gaussiana. También abarcará varios tipos de agrupación. Este capítulo también introducirá el concepto de aprendizaje múltiple y la diferencia entre varios tipos.
Objetivos de aprendizaje:
- Aprender sobre los modelos de mezcla gaussiana
- Aprender sobre la agrupación en clústeres
- Aprender sobre el aprendizaje múltiple
Habilidades:
- Implementación de modelos de mezcla gaussiana
- Implementación de clústeres de K-Means, DBSCAN y OPTICS
- Uso de múltiples métodos de aprendizaje para alterar el desempeño del modelo
Lo que aprenderás
- Entienda los conceptos y técnicas principales del aprendizaje automático no supervisado
- Aprenda sobre modelos de mezcla gaussiana
- Explore diversos tipos de agrupación, incluyendo agrupación espectral
- Examine el aprendizaje de variedades y las diferencias entre sus diversos tipos
Puntos clave
- El aprendizaje automático no supervisado cubre conceptos y técnicas que incluyen modelos de mezcla gaussiana, agrupación y aprendizaje de variedades.
- La agrupación puede tomar diversos tipos, y la agrupación espectral está entre los métodos relevantes para este material.
- El aprendizaje de variedades se introduce junto con las diferencias entre sus diversos tipos.
- El curso aborda algoritmos de aprendizaje automático y métodos de minería de datos dentro de un contexto de aprendizaje no supervisado.
Preguntas frecuentes
¿Qué temas cubre este curso?
Introduce conceptos y técnicas de aprendizaje automático no supervisado, cubriendo modelos de mezcla gaussiana, diversos tipos de agrupación y aprendizaje de variedades, incluyendo la diferencia entre sus diversos tipos.
¿Qué lecciones se incluyen?
El curso incluye tres lecciones: Modelos de Mezcla Gaussiana, Agrupación y Aprendizaje de Variedades.
¿Qué habilidades ganaré de este curso?
Construirá habilidades en métodos de minería de datos, aprendizaje automático, algoritmos de aprendizaje automático, métodos de aprendizaje automático, agrupación espectral y aprendizaje no supervisado.
¿Cuáles son los objetivos de aprendizaje de este curso?
Los objetivos de aprendizaje son aprender sobre modelos de mezcla gaussiana, agrupación y aprendizaje de variedades.
