Aprendizado Não Supervisionado
Descubra padrões e estruturas ocultas em dados não rotulados. Explore técnicas como clustering, redução de dimensionalidade e mineração de regras de associação.
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Descubra como encontrar padrões ocultos em dados não rotulados usando k-means, clustering hierárquico e estimativa de densidade com implementações práticas de Python.
Aprenda a agrupar dados não rotulados, criar mecanismos de recomendação personalizados e treinar agentes de tomada de decisão autônomos por meio de lições claras e baseadas em texto.
Saiba como descobrir padrões ocultos em dados estruturados e não estruturados, analisar texto e extrair insights acionáveis usando técnicas modernas de dados.
Domine os fundamentos de agrupar dados semelhantes, dimensionar consultas de pesquisa e implementar algoritmos de clustering modernos e recuperação de vetores em Python.
Aprenda o ciclo de vida completo da mineração de dados, desde a definição de um problema e a preparação de dados até a construção e avaliação de modelos preditivos.
Domine conceitos estatísticos essenciais e aplique-os a conjuntos de dados reais, construindo um algoritmo de clustering K-means usando técnicas modernas de programação Python.
Aprenda a aplicar, interpretar e avaliar criticamente várias técnicas de análise de cluster no SPSS para descobrir padrões significativos e segmentar seus dados de forma eficaz.