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Clusterización: cómo manejar datos no etiquetados

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Discusiones sobre este curso

Clusterización: cómo manejar datos no etiquetados

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 actualización

6/5/2025

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43

Actividades

102

Minutos de video

9

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Certificado de participación

Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Entendiendo el problema de datos no etiquetados

    • Recopilando Datos sin etiquetas
    • Transformando los datos y construyendo el modelo

  2. 2. Evaluando el K-means

    • Métricas y evaluación del modelo
    • Verificando la silueta por muestras
    • Aplicando el método del codo

  3. 3. Optimizando los resultados

    • Ajustando los datos para K-means
    • Evaluando el desempeño de los datos ajustados

  4. 4. Revisando los clústeres creados

    • Visualizando los resultados de Clusterización
    • Decribiendo cada agrupamiento

  5. 5. Creando la aplicación del proyecto

    • Visualizando e interpretando resultados
    • Creando nuestra aplicación para streamlit
    • Publicando nuestra aplicación en Streamlit

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