2.7.3 DSM/Métodos de Aprendizaje No Supervisado

Temas:
Core Tier1

• Algoritmos de clustering (k-means, jerárquico)
• Reducción de dimensionalidad (PCA, t-SNE)
• Estimación de densidad
• Aprendizaje de variedades
• Autoencoders y aprendizaje profundo no supervisado

Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes):
Core-Tier1:

1. Aplicar algoritmos de clustering para exploración de datos [Usar (Usage)]
2. Implementar PCA y otros métodos de reducción de dimensionalidad [Usar (Usage)]
3. Usar estimación de densidad para aprendizaje no supervisado [Usar (Usage)]
4. Analizar técnicas de aprendizaje de variedades [Evaluar (Assessment)]