Parte del Journey de Machine LearningNuevoRecorridoAprendizaje no supervisado en Python
Encuentra los grupos, la forma y los casos raros en datos sin etiquetas. Agrupa, reduce y analiza datasets reales con scikit-learn, y mira cada resultado en un gráfico.
51 lecciones51 retos210 preguntas de quiz
- Apto para principiantes
Ayuda de codificación con IA
Lecciones interactivas prácticas
Cuestionarios para poner a prueba tu conocimiento
Certificado gratuito de finalización
Programa
Esta sección forma parte del Journey de Machine Learning. El programa completo tiene más secciones: haz clic en cualquier vista previa de abajo para verla en la página del Journey.
- Sección 1Datos y gráficos60 lecciones
- Sección 2Estadística para ML64 lecciones
- Sección 3Aprendizaje supervisado58 lecciones
Sección 4
Aprendizaje no supervisado
Empezar secciónEmpezarEncuentra patrones en los datos sin etiquetas: k-means, clustering jerárquico y basado en densidad, PCA para visualizar y comprimir muchas características, y detección de anomalías. Para terminar, un proyecto de exploración de dígitos.Encontrar grupos
5 lecciones520Elegir k
5 lecciones520Interpretación de los clústeres
5 lecciones520Agrupamiento jerárquico
4 lecciones415Agrupamiento por densidad
4 lecciones415Menos dimensiones
5 lecciones520PCA en la práctica
5 lecciones520Detección de anomalías
5 lecciones520Clústeres en acción
4 lecciones415Proyecto: Explorador de dígitos
5 lecciones525Desafíos finales
4 lecciones420
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Zona de promociónAprende de todas las formas
Lee, escucha, ponte a prueba, pregunta a la IA o consulta cualquier cosa que ya hayas estudiado. Cada lección se adapta a ti.
Una variable es un contenedor con nombre que guarda un valor al que puedes hacer referencia más tarde.
En Python, creas una escribiendo el nombre, un signo igual y el valor que quieres guardar.
El valor puede cambiar con el tiempo: reasignar el nombre simplemente lo apunta a un nuevo valor.
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Certificado de FinalizaciónFundamentos de Python
Agregar a LinkedInPor qué aprender aprendizaje no supervisado con Coddy
- Clustering que se ve. Mira cómo k-means mueve sus centros, lee las alturas de fusión de un dendrograma y comprueba cómo DBSCAN encuentra grupos con forma de luna que k-means parte por la mitad. Cada lección tiene un gráfico, y el tuyo aparece en la pestaña Gráficos al ejecutar.
- Los métodos clave: k-means, cómo elegir k con el método del codo y el coeficiente de silueta, clustering jerárquico, DBSCAN, PCA y varianza explicada, isolation forests y local outlier factor, todo con scikit-learn.
- Resultados que puedes explicar. Describes cada cluster en unidades reales, comparas clusters con etiquetas conocidas y pones nombre a los segmentos con los que actuaría una empresa, en lugar de quedarte en una lista de números de cluster.
- 64 dimensiones a la vista: dígitos escritos a mano proyectados en un mapa plano, componentes de PCA dibujados como imágenes e imágenes reconstruidas a partir de unos pocos números.
Preguntas frecuentes sobre aprendizaje no supervisado
¿Qué es el aprendizaje no supervisado?
El aprendizaje no supervisado encuentra estructura en datos sin etiquetas. Nadie le dice al modelo la respuesta correcta; busca grupos de filas parecidas (clustering), unas pocas direcciones que conservan casi toda la información (reducción de dimensionalidad) o filas distintas al resto (detección de anomalías). Así exploras un dataset nuevo, segmentas clientes o detectas fraude antes de que nadie lo haya etiquetado.
¿Qué ejemplos hay de aprendizaje no supervisado?
Agrupar compradores por lo que compran, reducir los colores de una imagen a los ocho que importan, llevar imágenes de dígitos de 64 píxeles a un gráfico plano, encontrar lecturas inusuales de un servidor y separar medidas de células en dos tipos sin saber cuál es cuál. El curso construye cada uno de ellos.
¿Qué algoritmos cubre el curso?
k-means con el método del codo y el coeficiente de silueta, clustering aglomerativo (jerárquico) con dendrogramas, DBSCAN, PCA, isolation forests y local outlier factor. También aprendes por qué el escalado va primero y cuándo falla cada método, para elegir el adecuado.
¿Cómo elijo el número de clusters?
Rara vez hay una única respuesta correcta, así que el curso enseña tres formas de mirarlo: el codo de la curva de inercia, el coeficiente de silueta y las alturas de fusión de un dendrograma. Luego revisas los clusters en unidades reales y te preguntas si una persona podría ponerles nombre. Una k que da grupos que nadie sabe describir es la k equivocada.
¿Debo aprender antes aprendizaje supervisado?
¿Cuánto dura la sección de aprendizaje no supervisado?
51 lecciones, unas 8 o 9 horas a tu ritmo: unas semanas a media hora al día, incluidos el proyecto del explorador de dígitos y cuatro retos finales.
¿Puedo estudiar aprendizaje no supervisado gratis?
Sí. Las lecciones, los gráficos, las pistas de IA y el certificado de la sección son gratis. Con una cuenta gratuita avanzas unas pocas lecciones al día, y Pro quita el límite diario.
