Resumen
En este módulo, ha aprendido a usar la agrupación en clústeres para crear modelos de aprendizaje automático no supervisados que agrupan observaciones de datos en clústeres. Después, ha usado el marco scikit-learn en Python para entrenar un modelo de agrupación en clústeres.
Aunque scikit-learn es un marco popular para escribir código con el fin de entrenar modelos de agrupación en clústeres, también puede crear soluciones de aprendizaje automático para la agrupación en clústeres con las herramientas gráficas de Microsoft Azure Machine Learning. Para obtener más información sobre el desarrollo sin código de modelos de agrupación en clústeres mediante Azure Machine Learning, consulte el módulo Creación de un modelo de agrupación en clústeres con el diseñador de Azure Machine Learning.
Desafío: Agrupación de datos sin etiquetar
Ahora que ha visto cómo crear un modelo de agrupación en clústeres, ¿por qué no prueba con uno? Encontrará un desafío de agrupación en clústeres en el cuaderno Clustering Challenge (Desafío de agrupación en clústeres).
Nota:
El tiempo para completar este desafío opcional no se incluye en el tiempo estimado para este módulo, puede dedicarle tanto tiempo como quiera.