Unsupervised Machine Learning: Discovering Hidden Patterns in Data (bằng tiếng Anh).

Dữ liệu thô thường có những hiểu biết có giá trị không thể nhìn thấy ngay lập tức vì dữ liệu thiếu nhãn. Học máy không giám sát cho phép bạn khám phá các cấu trúc ẩn này, nhóm các mục tương tự, và đơn giản hóa các tập dữ liệu phức tạp mà không cần dữ kiện huấn luyện được dán nhãn trước. Qua khóa học này, bạn sẽ chuyển từ người mới bắt đầu sang một người thực hành tự tin có khả năng chuẩn bị các tập dữ liệu không có nhãn, chọn các thuật toán không giám sát đúng, và giải thích kết quả của chúng. Bạn sẽ học cách viết mã Python sạch bằng cách sử dụng scikit-learn để giải quyết các vấn đề tập hợp và giảm chiều trong thế giới thực. Bạn sẽ học được: 1. Hiểu được sự khác biệt cốt lõi giữa các mô hình học máy giám sát và không giám thị. 2. Apply clustering algorithms like K-Means and Hierarchical Clustering to segment data effectively. 3.Thực hiện các kỹ thuật giảm chiều, bao gồm PCA và t-SNE hiện đại, để đơn giản hóa các tập dữ liệu phức tạp. 4. Đánh giá hiệu suất cấu trúc nhóm bằng cách sử dụng các thước đo như hệ số Silhouette. 5.Khám phá các liên kết ẩn và các mô hình trong dữ liệu giao dịch sử dụng khai thác quy tắc liên kết. 6. Thực hành viết mã sạch, scikit-learn thông qua các bài tập viết hướng dẫn và mã đi bộ. Chúng tôi bắt đầu với các khái niệm cơ bản, thuật ngữ chính, và kỹ thuật xử lý trước dữ liệu trước khi chuyển sang thực hiện thực tế. Bạn sẽ khám phá các giải thích viết từng bước về việc tập hợp, giảm chiều rộng và các quy tắc liên kết, theo sau là các đoạn mã và bài tập để củng cố hiểu biết của bạn. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và lập trình viên mới đến học máy. Không cần kinh nghiệm học máy trước, mặc dù một hiểu biết cơ bản về Python là hữu ích. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa tiềm năng ẩn của dữ liệu không có nhãn của bạn.