Aprendizaje de Máquina NO Supervisado | Python | Aprendizaje Automático NO Supervisado | Machine Learning NO Supervisado Detección de Datos Anómalos (outliers) con Bosques de Aislamiento (iForests) y Python
Detección de Datos Anómalos (outliers) con Bosques de Aislamiento (iForests) y Python Transcript and Lesson Notes
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2022, 21 de Febrero). Detección de Datos Anómalos (outliers) con Bosques de Aislamiento (iForests) y Python [Vi
Quick Summary
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Key Takeaways
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Key Concepts
Full Transcript
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2022, 21 de Febrero). Detección de Datos Anómalos (outliers) con Bosques de Aislamiento (iForests) y Python [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video]. 👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado. 🌐 Para conocer más sobre Octavio Gutiérrez, visita su perfil en LinkedIn https://www.linkedin.com/in/octaviogutierrez/ Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender: 1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos. ******************************************** Descubre qué son los datos anómalos y cómo detectarlos utilizando Bosques de Aislamiento. Esta técnica también es conocida por el término iForests, el cual es una contracción de su nombre en inglés Isolation Forests. Además, este video incluye un ejemplo paso a paso de la creación de un iTree. Índice del Video: 0:00 Qué son los datos anómalos 1:17 Explicación de iForests 10:12 iForests con Scikit-Learn ⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias. 📊 Los datos no mienten: La caída del cabello se frena con mantenimiento predictivo, no correctivo. El nuevo shampoo sólido anticaída de la co-fundadora de Código Máquina es el upgrade de alto rendimiento que tu hardware biológico necesita. 🧪💻🧬 👉 Consigue el tuyo y estabiliza el sistema: https://bit.ly/Sinhaki El código del video está disponible en GitHub https://github.com/CodigoMaquina/code #DataScience #MachineLearning #AnalisisDeDatos #Python #AprendizajeDeMaquina #CienciaDeDatos
Lesson FAQs
What is Detección de Datos Anómalos (outliers) con Bosques de Aislamiento (iForests) y Python about?
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What key concepts are covered in this lesson?
The lesson covers análisis de datos con python, curso de análisis de datos con python, datos anómalos con python, datos atípicos, outliers.
What should I learn before Detección de Datos Anómalos (outliers) con Bosques de Aislamiento (iForests) y Python?
Review the previous lessons in Aprendizaje de Máquina NO Supervisado | Python | Aprendizaje Automático NO Supervisado | Machine Learning NO Supervisado, then use the transcript and key concepts on this page to fill any gaps.
How can I practice after this lesson?
Practice by applying the main concepts: análisis de datos con python, curso de análisis de datos con python, datos anómalos con python, datos atípicos.
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