Machine Learning: Clustering & Retrieval

University of Washington via Coursera

Resumen

Sumérgete en el fascinante mundo del aprendizaje automático con el curso "Aprendizaje automático: Clustering y Recuperación", ofrecido por la prestigiosa Universidad de Washington a través de Coursera. Este curso se presenta como un faro para aquellos intrigados por la inteligencia artificial, la programación en Python y las complejidades del aprendizaje supervisado y no supervisado. Prepárate para explorar el ámbito de los algoritmos basados en similitud para la recuperación de documentos, una habilidad crucial en el paisaje actual impulsado por los datos.

El curso comienza un viaje a través de estudios de caso críticos, como encontrar documentos similares entre millones. Desafía a los participantes a definir la noción correcta de similitud e introduce estrategias eficientes para recuperar documentos sin la necesidad de revisar vastos conjuntos de datos. Los estudiantes aprenderán sobre representaciones estructuradas de documentos, clustering y modelos de membresía mixta como la asignación de Dirichlet latente (LDA). Además, el curso se adentra en la implementación de la máxima expectación (EM) para aprender agrupaciones de documentos y discute métodos de escalado utilizando MapReduce.

Al finalizar, los participantes estarán equipados para:

Crear un sistema de recuperación de documentos utilizando k-nearest neighbors.
Entender y aplicar diversas métricas de similitud de datos de texto.
Optimizar la búsqueda del k-nearest neighbor usando KD-trees y vecinos más cercanos aproximados con hashing sensible a la localidad.
Distinguir las diferencias entre las tareas de aprendizaje supervisado y no supervisado.
Agrupar documentos por topicalidad usando k-means y paralelizar k-means con MapReduce.
Explorar el clustering probabilístico con modelos de mezclas y ajustar un modelo de mezcla gaussiana a través de la máxima expectación (EM).
Participar en modelado de membresía mixta empleando asignación de Dirichlet latente (LDA).
Utilizar el muestreador de Gibbs para inferencias y comparar técnicas de inicialización para objetivos no convexos.
Obtener experiencia práctica implementando estas metodologías en Python.

Este curso no solo se dirige a los fundamentos teóricos del aprendizaje automático, sino que también pone un fuerte énfasis en la aplicación práctica, lo que lo convierte en un camino de aprendizaje ideal para individuos que apuntan a prosperar en los campos de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y más allá. Inscríbete hoy para comenzar tu viaje hacia el dominio del clustering y la recuperación en el aprendizaje automático.

Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Python, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Aprendizaje Supervisado.