Aprendizaje no supervisado en Python

Supongamos que tienes una colección de clientes con diversas características, como edad, ubicación e historial financiero, y deseas descubrir patrones y clasificarlos en grupos. O quizá tengas un conjunto de textos, como páginas de Wikipedia, y quieras segmentarlos en categorías en función de su contenido. Este es el mundo del aprendizaje no supervisado, llamado así porque no estás guiando, o supervisando, el descubrimiento de patrones mediante alguna tarea de predicción, sino descubriendo la estructura oculta a partir de datos no etiquetados. El aprendizaje no supervisado engloba diversas técnicas de machine learning, desde la agrupación hasta la reducción de dimensiones y la factorización de matrices. En este curso, aprenderás los fundamentos del aprendizaje no supervisado e implementarás los algoritmos esenciales utilizando scikit-learn y SciPy. Aprenderás a agrupar, transformar, visualizar y extraer información de conjuntos de datos no etiquetados, y terminarás el curso construyendo un sistema de recomendación de artistas musicales populares.Los vídeos contienen transcripciones en directo que puedes mostrar haciendo clic en «Mostrar transcripción» en la parte inferior izquierda de los vídeos. El glosario del curso se encuentra a la derecha, en la sección de recursos.Para obtener créditos CPE, debes completar el curso y alcanzar una puntuación del 70 % en la evaluación cualificada. Puedes acceder a la evaluación haciendo clic en la llamada de créditos CPE situada a la derecha.