Descripción del curso
Estas lecciones lo llevarán a través de varios métodos de detección de anomalías y sus aplicaciones en el mundo real. Aprenderá cómo se pueden usar varios estilos de aprendizaje automático en la detección de anomalías y qué métodos de clustering específicos funcionan para la detección de anomalías. A su vez, exploraremos los bosques de aislamiento y cómo podrían aplicarse a la aplicación real de detección de fraude. Además, este curso explicará con más detalle cómo se pueden detectar anomalías, así como las diferencias entre los métodos supervisados y no supervisados de detección de anomalías, los k-vecinos más cercanos y los métodos basados en clústeres para detectar anomalías en el aprendizaje automático.
Lo que aprenderás
- Detectar anomalías e identificar las formas en que los datos podrían ser anómalos
- Distinguir entre métodos de anomalía supervisados, no supervisados y semi-supervisados
- Aplicar agrupamiento y métodos basados en agrupamiento para detectar anomalías en aprendizaje automático
- Utilizar vecinos más cercanos para detección de anomalías
- Explorar bosques de aislamiento y aplicarlos a detección de fraude
- Examinar los desafíos enfrentados en aplicaciones del mundo real de detección de anomalías
Puntos clave
- Se pueden usar varios estilos de aprendizaje automático para detección de anomalías, incluyendo métodos supervisados, no supervisados y semi-supervisados.
- Métodos específicos de agrupamiento y basados en agrupamiento pueden aplicarse para detectar anomalías en datos.
- Los bosques de aislamiento son un método de detección de anomalías que puede aplicarse a detección de fraude en el mundo real.
- Los vecinos más cercanos es uno de los enfoques cubiertos para detectar anomalías en aprendizaje automático.
- Las aplicaciones del mundo real de detección de anomalías presentan desafíos que el curso explora.
Preguntas frecuentes
¿Qué cubre este curso?
El curso cubre varios métodos de detección de anomalías y sus aplicaciones del mundo real, incluyendo cómo se utilizan diferentes estilos de aprendizaje automático en detección de anomalías, qué métodos de agrupamiento funcionan para ello, bosques de aislamiento, vecinos más cercanos, métodos basados en agrupamiento y las diferencias entre enfoques supervisados y no supervisados.
¿Qué métodos de detección de anomalías aprenderé?
Aprenderá sobre métodos supervisados vs. no supervisados, métodos semi-supervisados, vecinos más cercanos, métodos basados en agrupamiento y bosques de aislamiento.
¿Qué aplicación del mundo real se usa como ejemplo?
El curso explora bosques de aislamiento y cómo podrían aplicarse a la aplicación del mundo real de detección de fraude.
¿Qué habilidades ayuda a construir este curso?
Ayuda a construir habilidades en detección de anomalías, métodos de minería de datos, prevención y detección de fraude, aprendizaje automático, algoritmos de aprendizaje automático y métodos de aprendizaje automático.
¿Cuáles son los objetivos de aprendizaje?
Detectar anomalías e identificar formas en que los datos podrían ser anómalos, entender los desafíos enfrentados dentro de aplicaciones del mundo real de detección de anomalías y revisar métodos de agrupamiento para detección de anomalías.
