Python ile Küme Analizi ve Denetlenmemiş Öğrenme

Örgütler genellikle önceden tanımlanmış etiketler veya kategoriler olmadan büyük miktarda veriye sahiptir. Denetlenmemiş öğrenme, bu veri setlerinin el müdahalesi olmadan anlattıkları hikayelerin kilidini açmanıza izin veren temel beceridir. Bu ders, makinelerin doğal grupları tanımlayarak ve veri karmaşıklığını azaltarak kaos içinde düzeni nasıl bulabileceğini anlamaya açık bir yol sağlar. Ham verileri okumaktan karmaşık kümeleri tanımlamaya ve daha net iş ve bilimsel içgörü için boyutları azaltmaya geçiş yapacaksınız.Bu kursun sonunda, endüstri standart araçları kullanarak yapısız verileri harekete geçirebilir bilgiye dönüştürebileceksiniz. Ne öğreneceksin: - Denetlenmemiş öğrenmenin temel kavramlarını ve veri benzerliklerinin arkasındaki matematiksel ilkeleri anlamak - Karmaşık veri kümelerini anlamlı kategorilere gruplamak için K-means, DBSCAN ve Hierarchical Clustering uygulayın - Önemli bilgileri korurken yüksek boyutlu verileri basitleştirmek için Ana Bileşen Analizi (PCA) uygulayın - Güçlü ve bakımlı veri ön işleme için modern Pandas teknikleri ve tip-işaretli Python kodunu ustalıkla kullanın - Silüet puanları ve diğer istatistiksel doğrulama metriklerini kullanarak küme kalitesini değerlendirin - Modern yapay zeka iş akışlarında ve vektör tabanlı veri kurtarmalarında boyut azaltmanın rolünü keşfedin Kurs, Scikit-learn kullanarak pratik uygulamaya geçmeden önce temel tanımlarla ve denetlenmemiş modellerin arkasındaki mantıkla başlar. Algoritma mantığının yazılı açıklamaları üzerinden çalışacak ve her kavramı güçlendirmek için tasarlanmış kod tabanlı egzersizler yoluyla bilginizi uygulayacaksınız. Bu ders veri bilimi alanında yeni başlayanlar, aday analistler ve makine öğrenimi araçlarını genişletmek isteyen programcılar için tasarlanmıştır. Grubun oluşturulması veya ileri istatistikler konusunda önceden tecrübe gerekmez. Verilerinizin gizli yapılarını bugün keşfetmeye başlayın.