MODELOS NO SUPERVISADOS

Los modelos no supervisados son fundamentales para explorar y analizar datos sin la necesidad de etiquetas previas. Este libro aborda diversas técnicas de aprendizaje no supervisado, incluyendo algoritmos de clustering como K-Means, DBSCAN y clustering espectral, así como métodos de reducción de dimensionalidad como PCA y análisis factorial. Además, se exploran enfoques avanzados como autoencoders, redes generativas adversariales y aprendizaje profundo no supervisado. A través de aplicaciones prácticas y ejemplos reales, el texto ofrece una guía integral para implementar estos modelos en distintos campos, al mismo tiempo que analiza los desafíos y las futuras tendencias de este apasionante campo.

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