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El agrupamiento es una técnica de aprendizaje automático no supervisado que agrupa puntos de datos similares, permitiendo el análisis exploratorio de datos sin necesidad de datos etiquetados. Descubre los tipos, aplicaciones y cómo los modelos de embedding mejoran el agrupamiento.
El Análisis Exploratorio de Datos (EDA) es un proceso que resume las características de un conjunto de datos utilizando métodos visuales para descubrir patrones, detectar anomalías e informar la limpieza de datos, la selección de modelos y el análisis mediante herramientas como Python, R y Tableau.
Un Analista de Datos con IA combina habilidades tradicionales de análisis de datos con inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para extraer conocimientos, predecir tendencias y mejorar la toma de decisiones en diversos sectores.
Descubre más sobre la tecnología de analítica predictiva en IA, cómo funciona el proceso y cómo beneficia a diversas industrias.
El aprendizaje no supervisado es una técnica de aprendizaje automático que entrena algoritmos con datos no etiquetados para descubrir patrones, estructuras y relaciones ocultas. Los métodos comunes incluyen el agrupamiento, la asociación y la reducción de dimensionalidad, con aplicaciones en segmentación de clientes, detección de anomalías y análisis de canastas de mercado.
Aprende más sobre los datos estructurados y su uso, consulta ejemplos y compáralos con otros tipos de estructuras de datos.
Descubre qué son los datos no estructurados y cómo se comparan con los estructurados. Aprende sobre los desafíos y las herramientas utilizadas para datos no estructurados.
El enriquecimiento de contenido con IA mejora el contenido bruto y no estructurado aplicando técnicas de inteligencia artificial para extraer información significativa, estructurar y obtener conocimientos, haciendo que el contenido sea más accesible, buscable y valioso para aplicaciones como el análisis de datos, la recuperación de información y la toma de decisiones.
Descubre qué es un Motor de Insights: una plataforma avanzada impulsada por IA que mejora la búsqueda y el análisis de datos comprendiendo el contexto y la intención. Aprende cómo los Motores de Insights integran PLN, aprendizaje automático y aprendizaje profundo para ofrecer insights accionables de fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.
Pandas es una biblioteca de manipulación y análisis de datos de código abierto para Python, reconocida por su versatilidad, estructuras de datos robustas y facilidad de uso en el manejo de conjuntos de datos complejos. Es una piedra angular para analistas y científicos de datos, apoyando la limpieza, transformación y análisis eficientes de datos.
El reconocimiento de patrones es un proceso computacional para identificar patrones y regularidades en los datos, crucial en campos como la IA, la informática, la psicología y el análisis de datos. Automatiza el reconocimiento de estructuras en el habla, texto, imágenes y conjuntos de datos abstractos, habilitando sistemas inteligentes y aplicaciones como la visión por computadora, el reconocimiento de voz, el OCR y la detección de fraudes.
SciPy es una robusta biblioteca de Python de código abierto para computación científica y técnica. Basada en NumPy, ofrece algoritmos matemáticos avanzados, optimización, integración, manipulación de datos, visualización e interoperabilidad con bibliotecas como Matplotlib y Pandas, lo que la convierte en esencial para la computación científica y el análisis de datos.
