Aprendizaje Automático No Supervisado

Habilidades adquiridas:

• Aplicación de algoritmos como clustering (k-means) y reducción de dimensionalidad (PCA).
• Identificación de patrones y estructuras ocultas en conjuntos de datos sin etiquetas.
• Uso de métodos de agrupamiento jerárquico y análisis de componentes principales.
• Evaluación de la calidad de los agrupamientos y ajuste de hiperparámetros.
• Experiencia con técnicas de detección de anomalías.