Machine Learning non supervisionato: scoprire modelli nascosti nei dati

L'apprendimento automatico non supervisionato ti consente di trovare strutture, raggruppamenti e modelli nascosti in questi dati senza la necessità di etichette manuali, e di analizzare i dati in modo più efficiente. Questo corso ti guida dai concetti matematici e statistici fondamentali dell'apprendimento non supervisionato all'applicazione pratica.Impara come preparare dataset non etichettati, applicare algoritmi di clustering, eseguire la riduzione della dimensionalità ed estrarre informazioni utili per scenari reali. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'apprendimento non supervisionato, comprese le differenze tra approcci supervisionati e non supervisori. - Applicare algoritmi di clustering come K-Means e Hierarchical Clustering per segmentare i clienti e raggruppare i punti dati. - Tecniche di riduzione della dimensionalità master come l'analisi delle componenti principali (PCA) per semplificare i set di dati complessi. - Rileva anomalie e valori anomali nei dati strutturati per identificare transazioni fraudolente o errori di sistema. - Esplora le moderne applicazioni di riduzione della dimensionalità, come la preparazione dei dati per i database vettoriali. - Valutare e convalidare le prestazioni di modelli non supervisionati utilizzando coefficienti di silhouette e metriche di inerzia. Il corso inizia con definizioni fondamentali e tecniche di pre-elaborazione dei dati prima di passare a esercitazioni algoritmiche pratiche.Praticherai attraverso esercizi scritti passo-passo e snippet di codice che illustrano applicazioni aziendali reali. Questo corso è progettato per principianti, analisti di dati e aspiranti scienziati di dati.Non è richiesta alcuna esperienza precedente di apprendimento automatico, sebbene sia utile una conoscenza di base di Python e statistiche. Inizia a leggere oggi stesso per scoprire il potenziale nascosto dei tuoi dati non strutturati.