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10 Los Mejores Cursos De Aprendizaje Automático No Supervisado en Línea

Introducción

El aprendizaje automático no supervisado es una rama de la inteligencia artificial que permite a los algoritmos aprender patrones y encontrar conexiones en los datos sin la necesidad de una supervisión directa de un humano. Este campo es fundamental en el desarrollo de aplicaciones como el análisis de datos, la detección de fraudes y la recomendación de productos. Si estás interesado en aprender sobre aprendizaje automático no supervisado, existen numerosos cursos en línea que pueden brindarte los conocimientos necesarios. A continuación, te presentamos los 10 mejores cursos disponibles.

1. Machine Learning A-Z™: Aprendizaje Automático utilizando Python

Este curso es ideal para principiantes, ya que abarca los fundamentos básicos del aprendizaje automático no supervisado utilizando el popular lenguaje de programación Python. Aprenderás sobre algoritmos de clustering, reducción de dimensionalidad y algoritmos de asociación.

2. Introduction to Unsupervised Learning with Python

Este curso introductorio te proporcionará una comprensión sólida de los conceptos clave del aprendizaje automático no supervisado utilizando Python. Aprenderás sobre clustering, reducción de dimensionalidad y algoritmos de reglas de asociación.

3. Unsupervised Machine Learning Hidden Markov Models in Python

Este curso se enfoca en el aprendizaje automático no supervisado utilizando modelos ocultos de Markov. Aprenderás a aplicar estos modelos para tareas como el reconocimiento de voz, la traducción automática y la detección de anomalías.

4. Unsupervised Learning in R

Si prefieres utilizar el lenguaje de programación R, este curso es para ti. Aprenderás sobre diferentes técnicas de aprendizaje automático no supervisado, incluyendo clustering, reducción de dimensionalidad y análisis de componentes principales.

5. Unsupervised Machine Learning with TensorFlow

TensorFlow es una popular biblioteca de código abierto utilizada en el aprendizaje automático. En este curso, aprenderás a utilizar TensorFlow para aplicar técnicas de aprendizaje automático no supervisado, como clustering y reducción de dimensionalidad.

6. Unsupervised Learning with scikit-learn and pandas

Este curso se basa en el uso de las bibliotecas Python scikit-learn y pandas. Aprenderás sobre diferentes algoritmos de aprendizaje automático no supervisado y cómo implementarlos utilizando estas bibliotecas.

7. Clustering and Unsupervised Learning in Python

Si estás interesado específicamente en técnicas de clustering, este curso te proporcionará los conocimientos necesarios. Aprenderás sobre algoritmos de clustering populares, como K-means, DBSCAN y clustering jerárquico.

8. Unsupervised Learning with MATLAB

MATLAB es un entorno de programación utilizado en muchos campos científicos y de ingeniería. En este curso, aprenderás a utilizar MATLAB para aplicar técnicas de aprendizaje automático no supervisado, incluyendo clustering y reducción de dimensionalidad.

9. Unsupervised Learning: Market Basket Analysis in R

La análisis de cesta de compra es una técnica ampliamente utilizada en el comercio minorista y el análisis de datos del consumidor. Este curso se enfoca en aprender a implementar y utilizar algoritmos de análisis de cesta de compra utilizando el lenguaje de programación R.

10. Unsupervised Learning: Association Rules in Python

Las reglas de asociación son algoritmos ampliamente utilizados en áreas como la recomendación de productos y la detección de fraudes. En este curso, aprenderás a aplicar técnicas de aprendizaje automático no supervisado basadas en reglas de asociación utilizando Python.

Conclusión

El aprendizaje automático no supervisado es una habilidad en demanda en el mundo actual impulsado por los datos. Estos cursos en línea te brindarán las habilidades y los conocimientos necesarios para aplicar técnicas de aprendizaje automático no supervisado en diversos contextos. Ya sea que prefieras utilizar Python, R o MATLAB, hay un curso adecuado para ti. Comienza tu viaje en el aprendizaje automático no supervisado hoy mismo y adquiere habilidades valiosas para el futuro.