Python'da Pratik Denetlenmemiş Makine Öğrenmesi

Dünya verilerinin çoğu etiketlenmemiş olup, modern veri uzmanları için gerekli bir beceridir. Bu kurs, önceden var olan etiketlere veya hedeflere güvenmeden karmaşık veri kümeleri içindeki gizli yapıları ve ilişkileri açmanıza yardımcı olur. Temel veri kavramlarını anlamaktan, gerçek dünya kümelenmesi ve veri basitleştirme zorluklarını çözmek için Python'da denetlenmemiş makine öğrenme algoritmalarını güvenle uygulamaya geçeceksiniz. Ne öğreneceksiniz: Temel gözetimsiz öğrenme kavramları, terminoloji ve temel matematiksel ilkeleri anlamak; K-Means ve DBSCAN gibi kümeleme algoritmalarını müşterileri segmente etmek ve anormallikleri tespit etmek için uygulayın; PCA ve t-SNE dahil olmak üzere boyutlu azaltma tekniklerini uygulamak yüksek boyutlu verileri basitleştirmek için; Kümelemeyi değerlendirin silüet analizi ve modern doğrulama metriklerini kullanarak performansı artırın; Scikit-learn ve yeniden üretilebilir veri boru hatları için modern tip ipuçlarını kullanarak temiz, modül Python kodu yazın. Kurs, standart Python kütüphanelerini kullanarak pratik kümeleme ve boyutlu azaltma uygulamaları yoluyla adım adım yönlendirmeden önce temel tanımlamalar ve anahtar terminoloji ile başlar. Bu kurs, önceden gerekli olmayan makine öğrenimi deneyimi olmadan makine eğitim araçlarını genişletmek isteyen veri bilimi ve Python programlamada yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Etiketlenmemiş verilerinizin içinde saklı değerli hikayeleri ortaya çıkarmak için bugün okumaya başlayın.