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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/proyectos-machine-learning-supervisadono-supervisado/
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课程名称：监督与非监督机器学习项目 课程概述：本课程汇集了监督和非监督机器学习的核心内容。需要注意的是，本课程使用了我在Udemy上提供的两门先前课程的重用内容。如果您已经学习过这些内容，请注意这里的材料是对之前课程的整合与重新组织。课程旨在为希望在一个统一体验中学习的人士提供，无需在不同课程之间跳转。 实践项目： - 监督学习： - 房地产估值（回归）：您将应用回归模型，根据地点、大小和老旧程度等特征预测房产价值。 - 客户流失（分类）：您将实施分类模型，识别出客户流失的概率模式，以优化客户保留策略。 - 非监督学习： - 客户细分：您将应用聚类模型，根据客户行为和特征对客户进行分组，以优化商业和市场策略。 - 产品推荐器：您将开发基于细分和消费模式的推荐系统，提高销售平台的个性化体验。 目标受众： - 学生和专业人士，想在单一课程中了解机器学习的两种方法。 - 尚未参加过我之前课程的学习者，希望以更简洁明了的方式获取所有内容，基于项目的实践。 - 更喜欢统一实践结构的学习者。 此课程提供了一个实用和真实的方式，使您能够在一个学习体验中最大限度地享受有价值的内容。期待在课程中见到您！
Este curso es una recopilación de cursos de Machine Learning Supervisado y No Supervisado:IMPORTANTE: Este curso utiliza contenido reutilizado de dos cursos anteriores que ya están disponibles en mi perfil de Udemy. Si ya los has tomado, ten en cuenta que el material aquí incluido es una combinación y reorganización de esos cursos.Lo he creado pensando en quienes desean una única experiencia unificada, sin tener que saltar entre cursos separados.Proyectos Prácticos:SupervisadoTasación de Viviendas (Regresión)Aplicarás modelos de regresión para predecir el valor de inmuebles en función de características como ubicación, tamaño y antigüedad.Abandono de Clientes (Clasificación)Implementarás modelos de clasificación para identificar patrones que indiquen la probabilidad de que un cliente deje un servicio, optimizando estrategias de retención.No SupervisadoSegmentación de ClientesAplicarás modelos de clustering para agrupar clientes según sus comportamientos y características, optimizando estrategias comerciales y de marketing.Recomendador de ProductosDesarrollarás sistemas de recomendación basados en segmentación y patrones de consumo, mejorando la personalización en plataformas de venta.Va dirigido a estudiantes y profesionales que quieren comprender ambos enfoques del ML en un solo cursoPersonas que no han tomado mis cursos anteriores y quieren acceder a todo el contenido de manera condensada, en base a proyectosAquellos que prefieren una estructura práctica unificadaEste curso es una forma práctica y honesta de aprovechar contenido valioso en una sola experiencia de aprendizaje. ¡Nos vemos dentro del curso!
