Clustering de Deslocamento Médio a partir do Zero com PyTorch

Aprendizagem não supervisionada muitas vezes parece uma caixa preta, mas a construção de algoritmos a partir do zero desmistifica como eles encontram padrões em dados. Este curso orienta você através da teoria e implementação prática do algoritmo de clustering Mean Shift, uma técnica poderosa que não requer que você pré-definir o número de clusters. Você vai fazer a transição de conceitos matemáticos básicos para código altamente otimizado, paralelizado. Ao ler este curso, você vai ganhar uma compreensão profunda, fundamental de métricas de distância, estimativa de densidade de núcleo e técnicas de vetorização usando PyTorch. O que você vai aprender: Compreender a teoria matemática central por trás Mean shift e rastreamento centroide; Implementar multiplicação de matriz básica e cálculos de distâncias usando tensores PyTorc; Aplicar técnicas de transmissão para eliminar loops lentos e acelerar a computação; Otimizar o desempenho de cluster usando operações vetorizadas amigáveis para GPU; Compare MeanShift com outros algoritmas de cluster para saber quando usá-lo.