Resumen del curso
- Explore y ajuste datos para un modelo de agrupamiento
- Implemente un modelo de agrupamiento
- Evalúe el rendimiento de un modelo K-means utilizando métricas apropiadas
- Aplique técnicas de ajuste de datos para mejorar el rendimiento del modelo
- Elija el mejor valor para la cantidad de agrupamientos en K-means
- Desarrolle una aplicación web interactiva utilizando Streamlit que permita la visualización de las predicciones para otros conjuntos de datos
- Integre el modelo de predicción en la aplicación web, garantizando que las predicciones puedan generarse y visualizarse en tiempo real
Público Objetivo
Personas estudiantes de clusterización. Personas interesadas en Machine Learning. Personas cientifícas de datos.
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Última atualização
05/06/2025
