Descrição
Aprendizado de Máquina: Agrupamento e Anomalias em Python
Aprimore suas habilidades em aprendizado de máquina não supervisionado e aprenda como identificar grupos em dados e detectar anomalias.
Atenção: Para acessar os cursos da ITtensive no Udemy, por favor envie um email para support@ittensive.com com o nome do curso ou grupo de cursos que você deseja fazer. Este é o segundo curso da série de Aprendizado de Máquina Não Supervisionado. Neste curso, você aprenderá sobre o trabalho com agrupamento de dados e detecção de anomalias usando um estudo de caso do hackathon Yandex.Real Estate sobre a previsão do período de exposição de anúncios. O curso é dividido em 4 partes. Na primeira parte, passaremos por todas as etapas do trabalho com dados, desde os tipos de tarefas e sua formulação até o trabalho com modelos de aprendizado de máquina para minimizar erros de previsão. Além disso, exploraremos os princípios fundamentais da construção de modelos de aprendizado de máquina, métricas básicas e os modelos mais simples, como regressão linear e conjuntos de aprendizado de máquina. A segunda parte foca em modelos básicos de agrupamento: Explore métricas de agrupamento externas e internas. Aprenda sobre os modelos K-means e FOREL e pratique sua aplicação. Entenda os princípios do agrupamento aglomerativo e aplique-os na prática. Descubra a distância de Mahalanobis e o funcionamento do GMM. Como tarefa, construiremos um modelo de agrupamento simples para os dados originais. Na terceira parte, avançaremos para o agrupamento avançado: Aprofunde-se nas diferenças entre os modelos DBSCAN, HDBSCAN e OPTICS. Examine as peculiaridades do modelo de propagação de afinidade. Dê uma olhada no crescimento do gás neural. Execute e treine mapas de Kohonen auto-organizáveis (SOM). Encontre a matriz de Kirchhoff e o agrupamento espectral. E monte um conjunto de vários modelos de agrupamento. Na parte final: Aprenda sobre detecção de anomalias e a métrica pAUC. Aplique o teste de Smirnov-Grubbs na prática. Pratique a aproximação elíptica. Entenda a diferença entre LOF e ABOD. Treine e use o modelo COPOD. Cresça tanto a floresta iForest quanto as florestas de isolamento estendidas. Por fim, criaremos nossa própria solução para a tarefa do Hackathon de 2020.
O que você aprenderá:
- O processo e modelo de aprendizado de máquina
- Imputação de dados
- Análise exploratória de dados
- K-means
- Distância de Mahalanobis e GMM
- Agrupamento aglomerativo
- DBSCAN e HDBSCAN
- OPTICS
- Mapas de Kohonen auto-organizáveis
- Crescimento do gás neural
- Agrupamento espectral
- pAUC e detecção de anomalias
- Teste de Smirnov-Grubbs
- Aproximação elíptica
- LOF e ABOD
- COPOD
- iForest
- Classificação através de agrupamento
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