教師なし学習
ラベルなしデータに隠されたパターンや構造を発見します。クラスタリング、次元削減、アソシエーションルールマイニングなどのテクニックを探求します。
6 courses
実用的なＰｙｔｈｏｎ実装を用いて，ｋ平均，階層クラスタリング，密度推定を用いて，ラベル付けされていないデータにおける隠れたパターンを見つける方法を学ぶ。
テキストベースの明確なレッスンを通じて、ラベル付けされていないデータのグループ化、パーソナライズされた推奨エンジンの構築、自律的意思決定エージェントの訓練を学ぶ。
構造化および非構造化データの隠れたパターンを発見し、テキストを分析し、現代的なデータ技術を用いて実行可能な洞察を抽出する方法を学ぶ。
類似データのグループ化，検索クエリのスケーリング，およびPythonでの最新のクラスタリングアルゴリズムとベクトル検索の実装の基本を習得する。
現代のPythonプログラミング技術を用いてK-meansクラスタリングアルゴリズムを構築することで、必須の統計概念を習得し、実際のデータセットに適用します。
SPSSでさまざまなクラスター分析手法を適用、解釈、批判的に評価し、意味のあるパターンを発見し、データを効果的にセグメント化する方法を学びます。