Fundamentos de aprendizado de máquina não supervisionado com R

Os dados não rotulados têm um valor imenso, mas a extração de insights requer um conjunto específico de ferramentas analíticas e lógica.Este curso apresenta os princípios básicos de descoberta de estrutura dentro de dados onde não existem categorias predefinidas. Você ganhará as habilidades para transformar conjuntos de dados brutos e desorganizados em grupos significativos e representações simplificadas.No final deste curso, você poderá selecionar, implementar e interpretar os modelos de aprendizado não supervisionado mais comuns. O que você vai aprender: - Entenda a lógica e a terminologia fundamentais da aprendizagem não supervisionada. - Agrupe pontos de dados de forma eficaz usando K-means e Hierarchical Clustering. - Reduza a complexidade dos dados com a Análise de Componentes Principais para melhorar a eficiência do modelo. - Aplique técnicas de dimensionamento e normalização de dados para garantir resultados precisos. - Avalie a qualidade de seus clusters usando análise de silhueta e outras métricas modernas. - Pratique a implementação de fluxos de trabalho de reconhecimento de padrões usando exemplos claros de código R. O material começa com uma visão geral conceitual das estruturas de dados antes de orientá-lo através de explicações escritas da mecânica de algoritmos e exercícios práticos de codificação.Este curso foi criado para iniciantes que desejam um caminho focado e baseado em texto para o aprendizado de máquina sem precisar de experiência prévia no campo. Comece sua jornada na descoberta de padrões de dados.