Acerca de este Curso

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Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Nivel intermedio

Calculus, Linear algebra, Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn.

Aprox. 38 horas para completar
Inglés (English)

Qué aprenderás

  • Explain what unsupervised learning is, and list methods used in unsupervised learning.

  • List and explain algorithms for various matrix factorization methods, and what each is used for.

  • List and explain algorithms for various matrix factorization methods, and what each is used for.

Habilidades que obtendrás

  • Dimensionality Reduction
  • Unsupervised Learning
  • Cluster Analysis
  • Recommender Systems
  • Matrix Factorization
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ofrecido por

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Universidad de Colorado en Boulder

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Este curso forma parte de un programa de grado ofrecido por Universidad de Colorado en Boulder. Si te inscribes en un curso sin título de grado a través de la universidad y lo completas en línea, cuenta como horas de crédito para un programa de grado en CU-Boulder. Todo lo que tienes que hacer es solicitarlo a través de la universidad.

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

9 horas para completar

Unsupervised Learning Intro

9 horas para completar
3 videos (Total 34 minutos), 9 lecturas, 4 cuestionarios
Semana
2

Semana 2

8 horas para completar

Clustering

8 horas para completar
2 videos (Total 23 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
Semana
3

Semana 3

8 horas para completar

Recommender System

8 horas para completar
4 videos (Total 37 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios
Semana
4

Semana 4

14 horas para completar

Matrix Factorization

14 horas para completar
5 videos (Total 55 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios

Acerca de Programa especializado: Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python

Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python

Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.