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Construyendo modelos de agrupación con scikit-learn

Sección Introducción Transcripciones

Resumen del curso

Construyendo modelos de agrupación con scikit-learn
Construyendo modelos de agrupación con scikit-learn

Hola, me llamo Janani Ravi, y bienvenidos a este curso de Construcción de Modelos de Agrupación con scikit-learn. Un poco sobre mí, tengo una maestría en ingeniería eléctrica de Stanford y he trabajado en compañías como Microsoft, Google y Flipkart. En Google, fui uno de los primeros ingenieros que trabajó en la edición colaborativa en tiempo real en Google Docs, y tengo cuatro patentes por sus tecnologías subyacentes. Actualmente trabajo en mi propia empresa, Loonycorn, un estudio de contenido de video de alta calidad. En este curso, obtendrás la capacidad de enumerar los diferentes tipos de algoritmos de agrupación y de implementarlos correctamente en scikit-learn. Primero, aprenderás lo que la agrupación busca lograr, y cómo el omnipresente algoritmo de agrupación K-means funciona bajo el capó. A continuación, descubrirá cómo implementar otras técnicas como el DBScan, el cambio de medios y la agrupación aglomerada. Entonces entenderá la importancia de la sintonía de hiperparámetros en la agrupación, como la identificación del número correcto de agrupaciones en las que deben dividirse los datos. Finalmente, completará el curso implementando algoritmos de agrupación en datos de imágenes. Cuando termine este curso, tendrá las habilidades y los conocimientos para seleccionar el algoritmo de agrupación correcto en función del problema que intente resolver y también implementado correctamente mediante el uso de scikit-learn.