MODULO 6: Métodos no supervisados¶
6.01 - Aprendizaje no supervisado Video 11mins
Planteamos el esquema general de algoritmos de aprendizaje no supervisado.
6.02 - Clustering Video 17mins
Explicamos el algoritmo de clustering KMeans.
6.03 - Silhouette coefficient Video 17mins
Describimos una métrica general para algoritmos de clustering.
6.04 - Métodos de clustering basados en conectividad Video 18mins
Mostramos algoritmos de clustering con una aproximación alternativa aplicables a casos más generales.
6.05 - Principal Component Analysis Video 15mins
Detallamos la intuición detrás de uno de los algoritmos más sencillos y más usados para la reducción de dimensionalidad.
6.06 - Programando PCA Video 11mins
Llevamos a la programación la intuición desarrollada en el video anterior.
6.07 - PCA Ejemplo práctico Video 17mins
Realizamos un ejemplo práctico de PCA como preprocesamiento de un pipeline de clasificación de MNIST.
6.08 - PCA Componentes y reconstrucción Video 14mins
Mostramos cómo interpretar los componentes de PCA y su papel en la reconstrucción de los datos originales.
6.09 - Non Negative Matrix Factorization Video 11mins
Describimos un algoritmo nuevo de reducción de la dimensionalidad (descomposición en componentes) y la motivación de su existencia.
6.10 - NMF para reconocimiento de rostros Video 9mins
Ilustramos distintos modos de usar NMF en un caso de uso muy común.
LAB 06.01 - Clustering en instrumentos financieros Video 13mins
Taller con el objetivo de agrupar empresas con comportamientos similares en bolsa.
LAB 06.02 - NMF para búsqueda de rostros Video 7mins
Taller en el que usarás NMF para buscar rostros similares a uno dado.