Uczenie Nienadzorowane
Odkrywaj ukryte wzorce i struktury w nieetykietowanych danych. Poznaj techniki takie jak klasteryzacja, redukcja wymiarowości i eksploracja reguł asocjacyjnych.
7 courses
Odkryj, jak znaleźć ukryte wzorce w nieoznaczonych danych za pomocą k-średnich, klastrowania hierarchicznego i szacowania gęstości z praktycznymi implementacjami Pythona.
Naucz się grupować nieoznaczone dane, budować spersonalizowane silniki rekomendacji i szkolić autonomicznych agentów decyzyjnych za pomocą jasnych lekcji opartych na tekście.
Dowiedz się, jak odkrywać ukryte wzorce w uporządkowanych i nieuporządkowanych danych, analizować tekst i wyodrębniać przydatne informacje za pomocą nowoczesnych technik danych.
Opanuj podstawy grupowania podobnych danych, skalowania zapytań wyszukiwania i wdrażania nowoczesnych algorytmów klastrowania i pobierania wektorów w Pythonie.
Poznaj cały cykl eksploracji danych, od zdefiniowania problemu i przygotowania danych po budowanie i ocenę modeli predykcyjnych.
Opanuj podstawowe pojęcia statystyczne i zastosuj je do prawdziwych zbiorów danych, budując algorytm klastrowania K-means przy użyciu nowoczesnych technik programowania Pythona.
Naucz się stosować, interpretować i krytycznie oceniać różne techniki analizy klastrów w SPSS, aby odkryć znaczące wzorce i skutecznie segmentować dane.