Aprende todo lo que necesitas saber sobre el aprendizaje no supervisado.
Este video cubre: agrupamiento k-means, evaluación de agrupamientos, agrupamiento jerárquico, PCA y reducción de dimensionalidad, detección de anomalías, mini-proyecto: segmentación de clientes. Cada concepto se explica con ejemplos reales y patrones prácticos que puedes usar de inmediato.
Este es el Episodio 3 de la serie de Aprendizaje Automático.
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📚 LO QUE APRENDERÁS
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0:00 — Introducción
0:21 — Agenda
0:49 — Qué es el Aprendizaje No Supervisado
1:17 — Agrupamiento K Means
1:44 — Inercia y el Método del Codo
2:09 — Evaluación de Agrupamientos
2:39 — Puntaje de Silueta en Profundidad
3:08 — Agrupamiento Jerárquico
3:38 — Métodos de Vínculo
4:06 — Dendrogramas y Comparación
4:40 — PCA y Reducción de Dimensionalidad
5:12 — Varianza Explicada
5:41 — PCA Cuándo y Por Qué
6:12 — Detección de Anomalías
6:43 — Bosque de Aislamiento
7:20 — Conclusiones Clave
7:55 — Referencia Rápida de Python
8:29 — Despedida
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🎮 PRACTICA GRATIS
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Cada concepto en este video tiene ejercicios prácticos correspondientes:
Escribe código real en tu navegador → recibe retroalimentación instantánea → gana XP.
Sin configuración. Sin instalaciones.
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🗺️ HOJA DE RUTA DE LA SERIE DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
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⬜ EP — Fundamentos de ML
⬜ EP — Clasificación y Árboles
✅ EP — Aprendizaje No Supervisado (estás aquí)
⬜ EP — Pipelines de ML y MLOps
⬜ EP — Series Temporales y Pronósticos
⬜ EP — NLP y Procesamiento de Texto
⬜ EP — Sistemas de Recomendación
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🗺️ TODAS LAS SERIES
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📘 Ingeniería de Datos — SQL, Python, dbt, Airflow, Almacenes
🔴 Aprendizaje Automático — Fundamentos a Producción (esta serie)
🟣 IA Generativa — RAG, Agentes, LLMs
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🔗 ENLACES
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Nos vemos en el próximo.
— Jaco
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