The Curso en Aprendizaje No Supervisado en ML es tu puerta de entrada al fascinante mundo del machine learning autónomo, un área en plena expansión con una demanda laboral creciente. En un entorno donde los datos son el nuevo petróleo, la capacidad de extraer valor sin intervención constante se convierte en una habilidad esencial. Este curso te capacitará para entender y aplicar técnicas avanzadas such as clustering, reducción de dimensionalidad y modelos generativos, entre otros. Aprenderás a preprocesar datos, detectar anomalías y evaluar modelos eficientemente, habilidades cruciales en sectores como la ciberseguridad y las finanzas. Con un enfoque teórico riguroso y ejemplos aplicados, adquirirás el conocimiento necesario para destacar en roles analíticos y de consultoría. Aprovecha la oportunidad de formarte en una disciplina que redefine la tecnología y la innovación.
Aprendizaje no Supervisado en ML
El Curso en Aprendizaje No Supervisado en ML está diseñado para profesionales y titulados en sectores tecnológicos y científicos que buscan actualizar sus conocimientos en machine learning. Ideal para quienes deseen profundizar en técnicas de clustering, reducción de dimensionalidad, detección de anomalías y evaluación de modelos, aplicando estos conceptos en proyectos prácticos y consultoría.
35 hours
AI Academy
Course objectives
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Comprender los fundamentos y diferencias del aprendizaje no supervisado.
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Identificar aplicaciones del aprendizaje no supervisado en la industria y la tecnología.
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Aplicar técnicas de preprocesamiento para mejorar modelos no supervisados.
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Implementar y ajustar el algoritmo K-Means de manera efectiva.
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Comparar métodos avanzados de clustering y seleccionar los más adecuados.
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Utilizar PCA y técnicas relacionadas para reducir dimensionalidad sin pérdida significativa.
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Explorar modelos generativos y autoencoders en contextos profesionales.
What does it prepare you for?
Al completar este curso, estarás preparado para abordar problemas complejos de análisis de datos sin etiquetas predefinidas. Aprenderás a aplicar técnicas avanzadas de clustering such as K-Means, DBSCAN y clustering jerárquico, optimizando la agrupación de datos en sectores como la industria y la tecnología. Dominarás el preprocesamiento, the reducción de dimensionalidad con PCA and the detección de anomalías, esenciales en ciberseguridad y finanzas. Además, serás capaz de evaluar modelos no supervisados, mejorando la toma de decisiones en proyectos reales.
Teaching units
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
Fundamentos del aprendizaje automático y diferencias con el aprendizaje supervisado
Objetivos, principios y características del aprendizaje no supervisado
Aplicaciones en industria, ciencia y ámbitos tecnológicos emergentes
Ventajas, limitaciones y retos operativos del aprendizaje no supervisado
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PREPROCESAMIENTO DE DATOS PARA MODELOS NO SUPERVISADOS
Normalización, estandarización y tratamiento de datos faltantes
Codificación de variables y preparación estructural de datasets
Selección de características y reducción de dimensionalidad básica
Buenas prácticas de preprocesamiento para algoritmos no supervisados
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CLUSTERING: FUNDAMENTOS Y K-MEANS
Conceptos esenciales del clustering: distancias, centroides y estructura
Funcionamiento interno del algoritmo K-Means
Selección del número óptimo de clusters
Condiciones de éxito, limitaciones y escenarios donde falla K-Means
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MÉTODOS DE CLUSTERING AVANZADOS
DBSCAN: densidad, epsilon, min_samples y casos de uso
Clustering jerárquico y Mean Shift: principios y ventajas
Comparativa con K-Means y selección adecuada de parámetros
Visualización, interpretación y aplicaciones profesionales
UNIDAD DIDÁCTICA 5. REDUCCIÓN DE DIMENSIONALIDAD: PCA Y TÉCNICAS RELACIONADAS
Fundamentos de reducción de dimensionalidad y pérdida mínima de información
PCA: descomposición, componentes principales y visualización
t-SNE y UMAP: estructuras no lineales y representación de alta dimensión
Aplicación de estas técnicas para análisis y mejora de modelos no supervisados
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MODELOS GENERATIVOS Y AUTOENCODERS
Conceptos clave de modelos generativos en aprendizaje no supervisado
Autoencoders: arquitectura, entrenamiento y variantes
Aplicaciones profesionales: compresión, reconstrucción y anomalías
Generación de datos sintéticos y usos en industrias reguladas
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DETECCIÓN DE ANOMALÍAS
Tipologías de anomalías y relevancia en entornos críticos
Métodos basados en clustering, distancia y densidad
Autoencoders y enfoques estadísticos para anomalías
Aplicaciones en ciberseguridad, finanzas y mantenimiento predictivo
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EVALUACIÓN DE MODELOS NO SUPERVISADOS
Retos de evaluación sin etiquetas y enfoques internos
Métricas principales: Silhouette, Davies-Bouldin y otras
Evaluación indirecta, validación cruzada y benchmarking
Interpretación profesional y toma de decisiones basada en modelos no supervisados
Errores profesionales comunes en proyectos no supervisados y sus consecuencias reales
UNIDAD DIDÁCTICA 9. APLICACIONES PRÁCTICAS Y PROYECTOS FINALES
Proyecto final tipo consultoría