Podstawy nienadzorowanego uczenia maszynowego z R

Nieoznaczone dane mają ogromną wartość, ale wydobycie wglądu wymaga określonego zestawu narzędzi analitycznych i logiki.Ten kurs wprowadza podstawowe zasady odkrywania struktury w danych, w których nie istnieją wstępnie zdefiniowane kategorie. Zdobędziesz umiejętności przekształcania surowych, niezorganizowanych zbiorów danych w znaczące grupy i uproszczone reprezentacje.Pod koniec tego kursu będziesz w stanie wybrać, wdrożyć i zinterpretować najpopularniejsze modele uczenia się bez nadzoru. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową logikę i terminologię uczenia się bez nadzoru. - Skutecznie grupuj punkty danych za pomocą K-means i Hierarchical Clustering. - Zmniejsz złożoność danych za pomocą analizy głównych składników, aby poprawić wydajność modelu. - Zastosuj techniki skalowania i normalizacji danych, aby zapewnić dokładne wyniki. - Oceń jakość swoich klastrów za pomocą analizy sylwetki i innych nowoczesnych wskaźników. - Ćwicz wdrażanie przepływów pracy rozpoznawania wzorców za pomocą jasnych przykładów kodu R. Materiał zaczyna się od koncepcyjnego przeglądu struktur danych, a następnie prowadzi przez pisemne wyjaśnienia mechaniki algorytmów i praktyczne ćwiczenia kodowania.Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, którzy chcą skoncentrowanej, opartej na tekście ścieżki do uczenia maszynowego bez potrzeby wcześniejszego doświadczenia w tej dziedzinie. Rozpocznij swoją podróż w odkrywaniu wzorców danych.