Descrição
Aprendizado de Máquina Não Supervisionado: Análise de Agrupamento e Redução de Dimensionalidade
Aprenda o Aprendizado de Máquina Não Supervisionado Completo: Análise de Agrupamento e Redução de Dimensionalidade
Você é apaixonado por Aprendizado de Máquina Não Supervisionado? Este curso é feito sob medida para pessoas como você. Junte-se a nós enquanto mergulhamos no fascinante mundo do Aprendizado de Máquina Não Supervisionado. O aprendizado de máquina não supervisionado utiliza algoritmos para analisar e agrupar conjuntos de dados sem rótulos. Esses algoritmos descobrem padrões ocultos e agrupamentos nos dados sem intervenção humana. Sua capacidade de identificar similaridades e diferenças nas informações o torna ideal para análise exploratória de dados, estratégias de venda cruzada, segmentação de clientes e reconhecimento de imagens. Este curso fornece conhecimento teórico e prático do Aprendizado de Máquina Não Supervisionado. Ele foi projetado para ser envolvente e emocionante, abrangendo todos os algoritmos essenciais e oferecendo experiência prática com projetos do mundo real. O curso aborda os seguintes tópicos:Agrupamento K-Means
Agrupamento Hierárquico
Agrupamento DBSCAN
Métricas de Avaliação para Análise de Agrupamento
Técnicas de Redução de Dimensionalidade
Diversos Algoritmos de Agrupamento
Métodos para Lidar com Dados Desbalanceados
Filtragem de Correlação
Filtragem de Variância
PCA e LDA
t-SNE para Redução de Dimensionalidade
Fornecemos uma cobertura abrangente de cada tópico, juntamente com aplicações práticas para problemas do mundo real. Você terá acesso vitalício aos materiais do curso e atualizamos regularmente o conteúdo para garantir sua relevância. Este curso pode servir como sua referência para qualquer dúvida relacionada a esses algoritmos. Além disso, há inúmeros exercícios para você praticar, além de dois projetos bônus de Aprendizado de Máquina Não Supervisionado: "Otimização da Produção Agrícola" e "Motor de Segmentação de Clientes". No projeto "Otimização da Produção Agrícola", você aprenderá sobre Agricultura de Precisão usando Tecnologias de Ciência de Dados, como Análise de Agrupamento e Análise de Classificação. Você poderá recomendar as melhores culturas para os agricultores aumentarem sua produtividade. No projeto "Motor de Segmentação de Clientes", você dividirá a base de clientes em grupos com base em vários fatores relevantes para o marketing, como gênero, idade, interesses e hábitos de consumo. Você utilizará os tópicos abordados neste curso para concluir o projeto. Todos os recursos do projeto serão fornecidos. Invista em si mesmo e aproveite a onda do aprendizado de máquina. Matricule-se agora e torne-se um mestre em Aprendizado de Máquina Não Supervisionado.O que você aprenderá
- Obtenha um entendimento profundo do Agrupamento K-Means, Hierárquico e DBSCAN. - Implemente o Agrupamento K-Means, Hierárquico e DBSCAN usando o Sklearn. - Aprenda métricas de avaliação para Análise de Agrupamento. - Domine técnicas de redução de dimensionalidade. - Implemente filtragem de correlação, VIF e seleção de características. - Aplique PCA, LDA e t-SNE para Redução de Dimensionalidade. - Analise fatores climáticos para um crescimento ótimo das culturas. - Recomende culturas com base em fatores climáticos específicos. - Categorize dados em grupos relevantes para fins de marketing. - Identifique grupos-alvo de clientes. - Implemente o Agrupamento Soft K-Means no código. - Entenda as limitações do PCA e t-SNE. - Adquira conhecimento sobre conceitos de aprendizado de máquina e diferentes tipos de aprendizado de máquina.Estimar frete
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