التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف عمليًا في Python

الكثير من بيانات العالم غير مصنفة، مما يجعل التعلم غير الخاضع للإشراف مهارة أساسية لمهنيي البيانات المعاصرين. تساعدك هذه الدورة على فتح الهياكل والعلاقات المخفية داخل مجموعات البيانات المعقدة دون الاعتماد على تسميات أو أهداف موجودة مسبقًا. ستنتقل من فهم مفاهيم البيانات الأساسية إلى تطبيق خوارزميات التعلم الآلي غير الخاضعة للإشراف بثقة في Python لحل تحديات التجميع وتبسيط البيانات في العالم الحقيقي. ما ستتعلمه: * فهم مفاهيم التعلم غير الخاضع للإشراف الأساسية والمصطلحات والمبادئ الرياضية الأساسية. * تطبيق خوارزميات التجميع مثل K-Means و DBSCAN لتقسيم العملاء واكتشاف الحالات الشاذة. * تنفيذ تقنيات تقليل الأبعاد بما في ذلك PCA و t-SNE لتبسيط البيانات عالية الأبعاد. * تقييم أداء التجميع باستخدام تحليل الظل ومقاييس التحقق الحديثة. * كتابة كود Python نظيف ووحدوي باستخدام scikit-learn وتلميحات النوع الحديثة لخطوط أنابيب بيانات قابلة للتكرار. تبدأ الدورة بتعريفات أساسية ومصطلحات رئيسية قبل أن ترشدك خطوة بخطوة من خلال تطبيقات التجميع وتقليل الأبعاد العملية باستخدام مكتبات Python القياسية. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين في علم البيانات وبرمجة Python الذين يرغبون في توسيع مجموعة أدوات التعلم الآلي الخاصة بهم، ولا تتطلب أي خبرة سابقة في التعلم الآلي. ابدأ القراءة اليوم لكشف القصص القيمة المخفية داخل مجموعات البيانات غير المصنفة الخاصة بك.