Машинное обучение без учителя: обнаружение скрытых закономерностей в данных

Необработанные данные часто содержат ценные сведения, которые не видны сразу, потому что данные не имеют ярлыков. Автоматическое машинное обучение позволяет обнаружить эти скрытые структуры, группировать похожие элементы и упрощать сложные наборы данных без предварительно помеченных тренировочных данных. Благодаря этому курсу вы превратитесь из новичка в уверенного практикующего, способного готовить неметаллические наборы данных, выбирать правильные алгоритмы без участия оператора и интерпретировать их выходные данные. Вы научитесь писать чистый код на Python с помощью scikit-learn для решения реальных проблем кластеризации и уменьшения размерности. Что вы узнаете: 1. Понимание основных различий между моделями машинного обучения с наблюдением и без наблюдения. 2. Применение алгоритмов кластеризации, таких как K-средние и иерархическая кластеризация, для эффективной сегментации данных. 3. Внедрение методов уменьшения размерности, включая ПСА и современную т-СЭН, для упрощения сложных наборов данных. 4. Оценка производительности кластеризации с использованием таких показателей, как коэффициент силуэта. 5. Обнаружение скрытых ассоциаций и шаблонов в транзакционных данных с использованием добычи правил ассоцирования. 6. Практикуем написание чистого, scikit-learn кода с помощью письменных упражнений и просмотров кода. Мы начинаем с основных концепций, ключевой терминологии и методов предварительной обработки данных, прежде чем перейти к практическому внедрению. Вы пошагово изучите письменные объяснения кластеризации, уменьшения размерности и правил ассоциации, а затем фрагменты кода и упражнения, чтобы укрепить свое понимание. Этот курс предназначен для начинающих ученых, аналитиков и программистов, которые только начинают работать с машинным обучением. Не требуется предыдущего опыта машинного обучения, хотя полезно иметь базовое понимание Python. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть скрытый потенциал ваших немаркированных данных.