Aprendizaje no supervisado

Objetivos:

  • Construye modelos de aprendizaje automáticos acordes a las observaciones, sin necesidad de un conocimiento previo.
  • Emplea el aprendizaje no supervisado en conjunto con la inferencia bayesiana para producir probabilidades condicionales.
  • Crea un código factorial de los datos con componentes estadísticamente independientes.

Temas:

  1. Técnicas de clasificación no supervisada
  2. Preparación de los datos para la clasificación no supervisada
  3. Clasificación no supervisada
  4. Clasificación no supervisada con técnicas de optimización
  5. Mapas de auto organización
  6. Evaluación e implementación de los modelos no supervisados