Sobre este curso
Conversaciones sobre el análisis de datos
Este es el segundo curso de la Serie de aprendizaje automático de 3 cursos y se ofrece en Georgia Tech como CS7641. Tomar esta clase aquí no gana crédito de Georgia Tech.
¿Alguna vez te preguntaste cómo Netflix puede predecir qué películas te gustarán? ¿O cómo Amazon sabe lo que quieres comprar antes de hacerlo? ¡La respuesta se puede encontrar en Aprendizaje no supervisado!
Estrechamente relacionado con el reconocimiento de patrones, el aprendizaje no supervisado consiste en analizar datos y buscar patrones. Es una herramienta extremadamente poderosa para identificar la estructura en los datos. Este curso se centra en cómo puede utilizar los enfoques de aprendizaje no supervisado, incluida la optimización aleatoria, la agrupación y la selección y transformación de características, para encontrar la estructura en los datos sin etiquetar.
Información de la serie : Machine Learning es una serie de 3 cursos de posgrado que cubre el área de Inteligencia Artificial relacionada con los programas de computadora que modifican y mejoran su desempeño a través de las experiencias.
Aprendizaje automático 1: aprendizaje supervisado
Aprendizaje automático 2: Aprendizaje no supervisado (este curso) Aprendizaje automático 3: Aprendizaje de refuerzo
Si es nuevo en Aprendizaje automático, le sugerimos que tome estos 3 cursos en orden.
La serie completa se enseña como un diálogo atractivo entre dos eminentes profesores y amigos de Machine Learning: el profesor Charles Isbell (Georgia Tech) y el profesor Michael Littman (Brown University).
Aprendizaje automático: aprendizaje no supervisado por Instituto de Tecnología de Georgia
Sobre este curso
Este es el segundo curso de la Serie de aprendizaje automático de 3 cursos y se ofrece en Georgia Tech como CS7641. Tomar esta clase aquí no gana crédito de Georgia Tech.
¿Alguna vez te preguntaste cómo Netflix puede predecir qué películas te gustarán? ¿O cómo Amazon sabe lo que quieres comprar antes de hacerlo? ¡La respuesta se puede encontrar en Aprendizaje no supervisado!
Estrechamente relacionado con el reconocimiento de patrones, el aprendizaje no supervisado consiste en analizar datos y buscar patrones. Es una herramienta extremadamente poderosa para identificar la estructura en los datos. Este curso se centra en cómo puede utilizar los enfoques de aprendizaje no supervisado, incluida la optimización aleatoria, la agrupación y la selección y transformación de características, para encontrar la estructura en los datos sin etiquetar.
Información de la serie : Machine Learning es una serie de 3 cursos de posgrado que cubre el área de Inteligencia Artificial relacionada con los programas de computadora que modifican y mejoran su desempeño a través de las experiencias.
Aprendizaje automático 1: aprendizaje supervisado
Aprendizaje automático 2: Aprendizaje no supervisado (este curso) Aprendizaje automático 3: Aprendizaje de refuerzo
Si es nuevo en Aprendizaje automático, le sugerimos que tome estos 3 cursos en orden.
La serie completa se enseña como un diálogo atractivo entre dos eminentes profesores y amigos de Machine Learning: el profesor Charles Isbell (Georgia Tech) y el profesor Michael Littman (Brown University).
- Impartido por: Udacity y Georgia Institute of Technology
- Idioma: inglés
- Plataforma: Udacity