Yönetilmemiş Makine Öğrenmesi: Veride Gizli Paternleri Keşfetmek

Ham veri genellikle değerli içgörülere sahiptir, ancak verilerin etiketleri olmadığı için hemen görülmez. Denetlenmemiş makine öğrenmesi, bu gizli yapıları ortaya çıkarmanıza, benzer öğeleri gruplamanıza ve önceden etiketlenmiş eğitim verilerine ihtiyaç duymadan karmaşık veri kümelerini basitleştirmenize izin verir. Bu yazılı kurs sayesinde, etiketlenmemiş veri kümelerini hazırlayabilen, doğru denetlenmemiş algoritmaları seçen ve çıktılarını yorumlayan güvenilir bir pratisyene geçiş yapacaksınız. Gerçek dünyada kümelenme ve boyutlu azaltma sorunlarını çözmek için scikit-learn kullanarak temiz Python kodu yazmayı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: 1. Denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi modelleri arasındaki temel farkları anlayın. 2. K-Means ve Hierarchical Clustering gibi kümeleme algoritmalarını verileri etkili bir şekilde bölmek için uygulayın. 3. Karmaşık veri kümelerini basitleştirmek için PCA ve modern t-SNE de dahil olmak üzere boyut azaltma teknikleri uygulamak. 4. Silüet katsayısı gibi metrikleri kullanarak kümeleme performansını değerlendirin. 5. Bağlantı kural madenciliği kullanarak işlem verilerinde gizli ilişkiler ve paternleri keşfetmek. 6. Yönlendirilmiş yazılı egzersizler ve kod yürüyüşleri yoluyla temiz, scikit-learn kodu yazmayı pratik edin. Pratik uygulamaya geçmeden önce temel kavramlar, anahtar terminoloji ve veri öncesi işleme teknikleriyle başlıyoruz. Grubun, boyutluluğun azaltılması ve ilişki kurallarının adım adım yazılı açıklamalarını keşfedeceksiniz, ardından anlayışınızı sağlamlaştırmak için kod parçaları ve egzersizler izleyecek. Bu kurs, makine öğrenimine yeni başlayan umut verici veri bilimcileri, analistler ve programcılar için tasarlanmıştır. Önceden makine öğrenimi deneyimi gerekmez, ancak Python'un temel anlayışı yararlıdır. Etiketlenmemiş verilerinizin gizli potansiyelini açmak için bugün okumaya başlayın.