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Machine Learning: Lidiando con datos de muchas dimensiones

Resumen del curso

  • Aprende qué son los datos con alta dimensionalidad
  • Crea un modelo de Machine Learning para clasificación
  • Construye una matriz de correlación con Pandas y Seaborn
  • Aprende como seleccionar features con visualizaciones de los datos
  • Utiliza Scikit-learn para crear modelos de selección de features automáticos
  • Aprende a crear y a interpretar una matriz de confusión utilizando Scikit-learn
  • Aprende a utilizar técnicas avanzadas de reducción de dimensionalidad (PCA y T-SNE)

Público Objetivo

Desarrolladores y estudiantes con interés en Machine Learning e inteligencia artificial que necesiten lidiar con datos de muchas dimensiones, o quieran aprender las principales técnicas de selección de features y de reducción de dimensionalidad.

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Última atualização

23/08/2022

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Instructores

  • Álvaro es Ingeniero de Telecomunicaciones especializado en Data Analytics con fuerte interés en estadística, Ciencia de Datos, Aprendizaje de Máquinas y Python. Actúa como micro-empresario e instructor.

Contenido Detallado

  1. Datos con muchas dimensiones

    • Introducción
    • La dimensionalidad de los datos
    • Preprocesamiento y baseline
    • Validando la baseline
  2. Avanzando y explorando los datos

    • Construyendo una visualización
    • Mejorando la visualización
    • Trabajando con valores constantes
  3. Datos correlacionados

    • Matriz de correlación #1
    • Matriz de correlación #2
    • Correlación y causalidad
  4. Automatizando la selección de los datos

    • SelectKBest
    • Matriz de confusión
    • Selección con RFE
  5. Visualizando los datos en el plano

    • Selección con RFECV
    • Visualizando los datos en el plano
    • PCA y TSNE
    • Conclusión

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