Descrição
Aprendizado de Máquina Não Supervisionado em Python: Curso Completo
Ganhando Hackathons na Extração de Fatores (PCA, ICA, NMF, MDS, t-SNE) e Agrupamento (K-means, DBSCAN, OPTICS, SOM)
Atenção: Para acessar os cursos da ITtensive no Udemy, por favor envie um email para support@ittensive.com com o curso ou grupo de cursos que você deseja fazer. Analisaremos 2 tarefas dos hackathons de 2020: 1. Extração de fatores, que tem o maior impacto na expectativa de vida na Rússia, a partir de abordagens fundamentais e aplicadas para a redução da dimensionalidade dos dados. Concluiremos construindo um conjunto de modelos para prever a expectativa de vida com base nos fatores extraídos. 2. Previsão do período de exposição de anúncios do hackathon Yandex.Real Estate - resolveremos isso usando métodos de agrupamento e detecção de anomalias. O curso é dividido em 7 partes. Na primeira parte, percorreremos sequencialmente todas as etapas de trabalho com dados: desde os tipos de tarefas e sua formulação até o trabalho com modelos de aprendizado de máquina para minimizar o erro de previsão. Além disso, exploraremos os princípios fundamentais de construção de modelos de aprendizado de máquina, métricas básicas e os modelos mais simples, como regressão linear, árvores de decisão e florestas aleatórias. Também abordaremos o aprendizado em conjunto. Na segunda parte, praticaremos: - Limpeza e pré-processamento de dados (ETL) - Regressão linear para extrapolação de dados - Regressão linear regularizada para extração de fatores - Critérios de informação para redução de dimensionalidade - Por fim, criaremos um conjunto de modelos de redução de dimensionalidade. A terceira parte é dedicada a métodos de matriz: - Análise de Componentes Principais (PCA) - Decomposição em Valores Singulares (SVD) - Análise de Componentes Independentes (ICA) - Decomposição de Matriz Não-Negativa (NMF) - Refinaremos a solução para problemas de aprendizado não supervisionado usando métodos de matriz. Na quarta parte, exploraremos abordagens não lineares: - Escalonamento Multidimensional (MDS) - t-SNE - UMAP - LargeVis - Estabilizaremos o conjunto de redução de dimensionalidade e o usaremos para prever a expectativa de vida na Rússia com base nos indicadores macroeconômicos mais importantes. A quinta parte se concentra em modelos básicos de agrupamento: - Aprenda sobre métricas de agrupamento externas e internas - Estude os modelos K-means e FOREL e pratique sua aplicação - Explore os princípios do agrupamento aglomerativo e aplique-o na prática - Aprenda sobre distância de Mahalanobis e Modelos de Mistura Gaussiana (GMM) - Como tarefa, construiremos um modelo simples de agrupamento para os dados originais. Na sexta parte, passaremos para o agrupamento avançado: - Aprofunde-se nas diferenças entre os modelos DBSCAN, HDBSCAN e OPTICS - Entenda as peculiaridades do modelo de propagação de afinidade - Explore o modelo de gás neural em expansão - Execute e treine Mapas Auto-Organizáveis (SOM) - Encontre a matriz de Kirchhoff e o agrupamento espectral - Por fim, criaremos um conjunto de múltiplos 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 elipsoidal - Entenda a diferença entre LOF e ABOD - Treine e use o modelo COPOD - Cresça os modelos iForest e Isolation Forest estendido - No final, construiremos nossa solução para a tarefa do Hackathon de 2020.O que você aprenderá
- O processo e modelo de aprendizado de máquina - Imputação de dados - Regressão linear e regularização L1/L2 - Árvores de decisão e conjuntos de aprendizado - Correlação e informação mútua - Análise de Componentes Principais (PCA) e Decomposição em Valores Singulares (SVD) - Análise de Componentes Independentes (ICA) - Escalonamento Multidimensional (MDS) - t-SNE, UMAP, LargeVis - K-means, distância de Mahalanobis e Modelos de Mistura Gaussiana (GMM) - Agrupamento aglomerativo - DBSCAN, HDBSCAN e OPTICS - Mapas Auto-Organizáveis (SOM) - Gás neural em expansão - Agrupamento espectral - pAUC e detecção de anomalias - Teste de Smirnov-Grubbs - Aproximação elipsoidal - LOF, ABOD e COPOD - iForest - Classificação por meio de agrupamentoEstimar frete
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