Object Classification, Dimensionality Reduction, and Clustering

TipObjetivos de Aprendizaje

Al finalizar la sesión, los alumnos serán capaces de:

• Clasificar objetos correctos e incorrectos basados en características morfológicas y de intensidad.

• Aplicar técnicas de reducción de dimensionalidad (ej. PCA, t-SNE, UMAP) a características de imágenes complejas.

• Realizar clustering para identificar subpoblaciones celulares y estructurar flujos de cuantificación avanzados.

Prerequisitos

Programas instalados

• Python y Jupyter Notebooks

Datos descargados

• Link a datos

Conocimientos previos

• Fundamentos de machine learning y segmentación de objetos.

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