Apprendimento Non Supervisionato

Scopri pattern e strutture nascoste in dati non etichettati. Esplora tecniche come il clustering, la riduzione della dimensionalità e l'estrazione di regole associative.

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Apprendimento automatico non supervisionato e clustering in Python

Scopri come trovare modelli nascosti in dati non etichettati utilizzando k-means, clustering gerarchico e stima della densità con implementazioni pratiche di Python.
★ 4.7 (5,236)

Apprendimento non supervisionato, sistemi di raccomandazione e apprendimento per rinforzo

Impara a raggruppare dati non etichettati, creare motori di raccomandazione personalizzati e addestrare agenti decisionali autonomi attraverso lezioni chiare e basate su testo.
★ 4.9 (5,603)

Fondamenti di Data Mining: Pattern Discovery e analisi del testo

Scopri come scoprire modelli nascosti in dati strutturati e non strutturati, analizzare il testo ed estrarre informazioni utili utilizzando tecniche moderne.
★ 4.5 (2,949)

Machine Learning per il clustering e il recupero dei documenti

Padroneggia i fondamenti del raggruppamento di dati simili, delle query di ricerca scalabili e dell'implementazione di moderni algoritmi di clustering e recupero vettoriale in Python.
★ 4.7 (2,369)

Fondamenti di Data Mining: un approccio basato su progetti

Scopri il ciclo di vita completo del data mining, dalla definizione di un problema e la preparazione dei dati alla creazione e valutazione di modelli predittivi.
★ 4.4 (33)

Fondamenti di statistica e clustering in Python

Padroneggia i concetti statistici essenziali e applicali a set di dati reali costruendo un algoritmo di clustering K-means utilizzando moderne tecniche di programmazione Python.
★ 4.5 (22)

Analisi dei cluster con SPSS: tecniche e valutazione

Impara ad applicare, interpretare e valutare criticamente varie tecniche di analisi cluster in SPSS per scoprire modelli significativi e segmentare i dati in modo efficace.
★ 4.8 (20)