R ile Denetlenmemiş Makine Öğrenme Temelleri

Etiketlenmemiş verilerin muazzam bir değeri vardır, ancak içgörü elde etmek için belli bir dizi analitik araç ve mantık gerektirir. Bu ders, önceden tanımlanmış kategorilerin bulunmadığı verilerde yapı keşfetmenin temel ilkelerini size tanıtacaktır. Bu ders, örgütlenmemiş veri kümelerini anlamlı gruplara ve basitleştirilmiş temsillere dönüştürme becerilerini kazandıracaktır. Bu dersin sonunda, en yaygın gözetimsiz öğrenme modellerini seçme, uygulama ve yorumlama becerilerine sahip olacaksınız. Ne öğreneceksin: - Denetimli olmayan öğrenmenin temel mantığını ve terminolojisini anlamak. - K-means ve Hierarchical Clustering kullanarak veri noktalarını etkili bir şekilde gruplayın. - Model verimliliğini artırmak için Ana Bileşen Analizi ile veri karmaşıklığını azaltın. - Doğru sonuçlar elde etmek için veri ölçeklendirme ve normalleştirme teknikleri uygulayın. - Silüet analizi ve diğer modern ölçümler kullanarak kümelerinizin kalitesini değerlendirin. - Açık R kodu örnekleri kullanarak patern tanıma çalışma akışlarını uygulamayı pratik edin. Bu materyal, veri yapılarının kavramsal bir genel bakışıyla başlar ve daha sonra algoritma mekanikleri ve pratik kodlama egzersizlerinin yazılı açıklamaları ile size rehberlik eder. Bu ders, bu alanda önceden tecrübe sahibi olmak zorunda kalmadan makine öğrenimine odaklanmış, metin tabanlı bir yol arayan yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Veri patern keşfi yolculuğunuza başlayın.