Yönetilmemiş Makine Öğrenmesi: Kümeleme ve Boyutluluk Azaltma

Gerçek dünya veri setlerinin çoğu açık etiketlerden yoksundur, bu da geleneksel tahmin yöntemlerini etkisiz hale getirir.Kağıt üzerindeki, etiketlenmemiş verilerden anlamlı yapı çıkarmanın nasıl yapılacağını anlamak, modern veri biliminde kritik bir beceridir. Bu kurs, benzer veri noktalarını gruplamak (gruplama) ve karmaşık veri kümelerini basitleştirmek (boyut azaltma) için güçlü algoritmaları uygulamayı öğreten, denetlenmemiş öğrenmede net, kavramsal bir temel sağlar. Gerçek bilinmediği zaman verileri önceden işlemek ve modelleri doğrulamak için gerekli uzmanlığı kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: * Denetimli ve denetimsiz öğrenme paradigmaları arasındaki teorik ayrımı anlamak. * Özellikler verilerini segmente etmek için K-Ortalamalar ve hiyerarşik kümeleme de dahil olmak üzere çekirdek kümeleme tekniklerini uygulayın. * Önemli bilgileri korurken verileri sıkıştırmak için Ana Bileşen Analizi (PCA) gibi boyutlu azaltma yöntemlerini kullanın. * Optimal gözetimsiz model performansı için gerekli olan temel veri hazırlama ve özellik ölçeklendirmesini uygulayın. * Etiketli test setlerine güvenmeden, denetlenmemiş modellerin performans ve istikrarını değerlendirmek için yöntemler öğrenin. Yönetilmemiş öğrenmenin temel hedeflerini tanımlamakla başlar, daha sonra ana kümeleme ve azaltma algoritmalarının pratik uygulamalarına dalıyoruz.Kurs, etkili özellik mühendisliği ve katı model değerlendirmesinin ayrıntılı yazılı açıklamalarıyla sona erer. Bu kurs makine öğrenimi ve veri bilimi ile ilgilenen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Gelişmiş istatistiksel modelleme ile ilgili önceden bir deneyime gerek yoktur, sadece yazılı kavramları okumak ve uygulamak istekliliği yeterlidir. Bugün okumaya başlayın ve etiketlenmemiş verilerin içinde saklı olan sırları açığa çıkarın.