Machine Learning Bootcamp w języku Python cz. II - od A do Z

Witamy w drugiej części kursu Machine Learning Bootcamp. Tym razem skupiamy się w 100% na uczeniu nienadzorowanym (unsupervised learning) - jednym z najważniejszych filarów nowoczesnej analizy danych i eksploracji wzorców w zbiorach bez etykiet. Jeśli znasz już podstawy Pythona oraz masz za sobą kurs o uczeniu nadzorowanym (cz.

I), teraz czas na praktyczne opanowanie technik takich jak klasteryzacja, redukcja wymiarów, analiza skupień, PCA, DBSCAN, hierarchiczne grupowanie, t-SNE i wiele więcej. Kurs prowadzony jest w formie bootcampu - czyli nauczysz się wszystkiego od podstaw, krok po kroku, na praktycznych przykładach. W kursie znajdziesz:pełne wprowadzenie do uczenia nienadzorowanegoporównanie i wybór odpowiednich algorytmów do różnych typów danychimplementację algorytmów w Pythonie przy użyciu bibliotek takich jak scikit-learn, seaborn, pandas, matplotlib i numpyliczne projekty i case study z prawdziwego świata (np.

segmentacja klientów, analiza tekstu)praktyczne wskazówki, jak interpretować i wizualizować wynikiTo idealny kurs dla analityków danych, przyszłych data scientistów, studentów kierunków technicznych i wszystkich, którzy chcą rozwinąć kompetencje w obszarze sztucznej inteligencji bez nadzoru. Dołącz teraz i wejdź na wyższy poziom analizy danych z Pythonem. Uczenie nienadzorowane - Odkrywaj ukryte wzorce w danychUczenie nienadzorowane to gałąź uczenia maszynowego, w której algorytmy analizują dane bez wcześniejszych etykiet czy oznaczeń.

Celem jest znalezienie struktury, grup lub zależności w zbiorze danych. Przykładowe techniki to klasteryzacja, redukcja wymiarowości czy analiza skupień. Uczenie nienadzorowane znajduje zastosowanie między innymi w segmentacji klientów, wykrywaniu anomalii i eksploracji danych.