Denetlenmemiş Makine Öğrenmesi ve Verilerde Yapıyı Bulma

Ham veri genellikle etiketli modellerin ortaya çıkaramayacağı değerli paternler, müşteri segmentleri ve beklenmedik anormallikleri saklamaktadır. Önceden tanımlanmış etiketler olmadan yapıyı nasıl çıkaracağını öğrenmek, modern veri analizi için temel bir beceridir. Bu kurs, temel tanımlardan denetimsiz makine öğrenme tekniklerinin pratik uygulamalarına adım adım yönlendirir. Öğreneceğiniz şeyler: Karmaşık kullanıcı veri kümelerini bölmek için K-Means ve hiyerarşik gruplama gibi temel kümeleme algoritmalarını anlamak; Yüksek boyutlu özellikleri basitleştirmek için Ana bileşen analizi ve modern manifold teknikleri gibi boyutlu azaltma yöntemlerini uygulamak; Özetlemek için konu modelleme ve matris çözünmesi gerçekleştirin Yapısız verilerden gizli temalar çıkarmak; Çok boyutlu veri kümeleri içinde anormallikler ve beklenmedik dışsallıkları tespit etmek; Veri içgörülerini etkili bir şekilde iletişim kurmak için yapısal paternleri görselleştirmek. Kurs, açık, yazılı kod örnekleri ve analitik okuma egzersizlerine geçmeden önce temel terminoloji, temel tanımlamalar ve teorik temellerle başlar.Bu program, başlangıç veri analistleri ve patern keşfinde sağlam bir zemin arayan umut verici makine öğrenimi pratisyenleri için özel olarak tasarlanmıştır. Verilerinizin gizli yapılarını açmak için bugün okumaya başlayın.