Машинное обучение без учителя и поиск структуры в данных

Необработанные данные часто скрывают ценные закономерности, сегменты клиентов и неожиданные аномалии, которые не могут быть обнаружены в меченых моделях. Этот курс пошагово знакомит вас с основными определениями и практическими реализациями методов машинного обучения без учителя. Вы узнаете: Понимание основных алгоритмов кластеризации, таких как K-средние и иерархическая группировка для сегментации сложных наборов данных пользователя; Применение методов уменьшения размерности, таких, как анализ главных компонент и современные многообразные методы для упрощения высокомерных особенностей; Выполнение тематического моделирования и матричной декомпозиции для извлечения Выявление аномалий и неожиданных отклонений в многомерных наборах данных; Визуализация структурных моделей для эффективного обмена информацией о данных. Курс начинается с основной терминологии, основных определений и теоретических основ, а затем переходит к четким примерам написанного кода и упражнениям по аналитическому чтению. Эта программа предназначена для начинающих аналитиков данных и начинающих практиков машинного обучения, которые ищут прочную основу для обнаружения шаблонов. Начните читать сегодня, чтобы разблокировать скрытые структуры в ваших данных.