مفاهیم اساسی تجزیه و تحلیل خوشه را کشف کنید و سپس مجموعه ای از متدولوژی ها، الگوریتم ها و کاربردهای خوشه بندی معمولی را مطالعه کنید. این شامل روش های پارتیشن بندی مانند k-means، روش های سلسله مراتبی مانند BIRCH و روش های مبتنی بر چگالی مانند DBSCAN/OPTICS است. علاوه بر این، روش‌هایی برای اعتبارسنجی خوشه‌بندی و ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی را بیاموزید. در نهایت نمونه هایی از تحلیل خوشه ای در برنامه ها را ببینید.

دوره "تحلیل خوشه بندی" دانش آموزان را با مفاهیم اساسی یادگیری بدون نظارت با تمرکز بر تکنیک های خوشه بندی و کاهش ابعاد آشنا می کند. شرکت‌کنندگان روش‌های مختلف خوشه‌بندی، از جمله پارتیشن‌بندی، سلسله مراتبی، مبتنی بر چگالی و خوشه‌بندی مبتنی بر شبکه را بررسی خواهند کرد. علاوه بر این، دانش آموزان در مورد تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد یاد خواهند گرفت. از طریق آموزش های تعاملی و مطالعات موردی عملی، دانش آموزان تجربه عملی در استفاده از تکنیک های خوشه بندی و کاهش ابعاد در مجموعه داده های متنوع به دست خواهند آورد. در پایان این دوره، دانشجویان قادر خواهند بود: 1. درک اصول و اهمیت یادگیری بدون نظارت، به ویژه خوشه بندی و کاهش ابعاد. 2. مفاهیم و کاربردهای روش های پارتیشن بندی، سلسله مراتبی، مبتنی بر چگالی و خوشه بندی مبتنی بر شبکه را درک کنید. 3. مبانی ریاضی الگوریتم های خوشه بندی را برای درک عملکرد آنها کاوش کنید. 4. استفاده از تکنیک های خوشه بندی در مجموعه داده های متنوع برای کشف الگو و کاوش داده ها. 5. درک مفهوم کاهش ابعاد و اهمیت آن در کاهش پیچیدگی فضای ویژگی. 6. تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) را برای کاهش ابعاد اجرا کنید و فضای ویژگی کاهش یافته را تفسیر کنید. 7. ارزیابی نتایج خوشه بندی و اثربخشی کاهش ابعاد با استفاده از معیارهای عملکرد مناسب. 8. تکنیک های خوشه بندی و کاهش ابعاد را در مطالعات موردی در دنیای واقعی به کار ببرید تا بینش های معناداری به دست آورید. در طول دوره، دانش‌آموزان فعالانه در آموزش‌ها و مطالعات موردی شرکت خواهند کرد، مهارت‌های تجزیه و تحلیل خوشه‌بندی و کاهش ابعاد خود را تقویت می‌کنند و تجربه عملی در به‌کارگیری این تکنیک‌ها در مجموعه داده‌های متنوع به دست می‌آورند. با دستیابی به اهداف یادگیری، شرکت کنندگان به خوبی مجهز می شوند تا در وظایف یادگیری بدون نظارت برتری پیدا کنند و با استفاده از تکنیک های خوشه بندی و کاهش ابعاد تصمیمات آگاهانه بگیرند.

این دوره دانش و مهارت‌های تخصصی را که توسط متخصصان علوم کلان داده‌های سلامت و بیوانفورماتیک تسلط یافته‌اند را برای شما استخراج می‌کند. حقایق هیجان انگیزی در مورد زیست شناسی و شیمی بدن انسان، ژنتیک و پزشکی خواهید آموخت که با علم داده های بزرگ و مهارت هایی برای مهار بهمن داده هایی که آشکارا در دسترس شماست و ما تازه شروع به درک آن ها کرده ایم، در هم آمیخته می شوند. . ما مراحل مختلف مورد نیاز برای تسلط بر تجزیه و تحلیل کلان داده بر روی مجموعه داده های واقعی، از جمله داده های توالی نسل بعدی، را در زمینه بهداشت و درمان، از آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل تا تکمیل تجزیه و تحلیل، تفسیر نتایج، تجسم آنها، و به اشتراک گذاری بررسی خواهیم کرد. نتایج. نیازی به گفتن نیست، هنگامی که بر این مهارت‌های پرتقاضا مسلط شوید، موقعیت خوبی برای درخواست یا انتقال به موقعیت‌هایی در تجزیه و تحلیل داده‌های زیست پزشکی و بیوانفورماتیک خواهید داشت. مهم نیست که سطح مهارت شما در زمینه های زیست پزشکی یا فنی در چه سطحی باشد، مهارت های بسیار ارزشمند جدید یا تیزتری را به دست خواهید آورد که شما را به عنوان یک حرفه ای متمایز می کند و می خواهید حتی عمیق تر در Big Data های زیست پزشکی غواصی کنید. امیدوارم این دوره علاقه شما را به امکانات گسترده ارائه شده توسط Big Data در دسترس عموم برای درک بهتر، پیشگیری و درمان بیماری ها جلب کند.

این دوره تکنیک های اصلی استخراج و تجزیه و تحلیل داده های متنی را برای کشف الگوهای جالب، استخراج دانش مفید و پشتیبانی از تصمیم گیری، با تاکید بر رویکردهای آماری که می تواند به طور کلی برای داده های متن دلخواه در هر زبان طبیعی بدون یا حداقل اعمال شود، پوشش می دهد. تلاش انسان تجزیه و تحلیل دقیق داده های متنی مستلزم درک متن زبان طبیعی است که به عنوان یک کار دشوار برای رایانه ها شناخته شده است. با این حال، نشان داده شده است که تعدادی از رویکردهای آماری برای تجزیه و تحلیل "کم عمق" اما قوی داده های متنی برای الگویابی و کشف دانش به خوبی کار می کنند. شما با مفاهیم اولیه، اصول و الگوریتم های اصلی در متن کاوی و کاربردهای بالقوه آنها آشنا خواهید شد.

مطالعات موردی: یافتن اسناد مشابه یک خواننده به یک مقاله خبری خاص علاقه دارد و شما می خواهید مقالات مشابهی را برای توصیه پیدا کنید. تصور درست از شباهت چیست؟ علاوه بر این، اگر میلیون ها سند دیگر وجود داشته باشد چه؟ هر بار که می‌خواهید یک سند جدید را بازیابی کنید، آیا باید در میان سایر اسناد جستجو کنید؟ چگونه اسناد مشابه را با هم گروه بندی می کنید؟ چگونه موضوعات جدید و نوظهوری را که اسناد پوشش می دهند کشف می کنید؟ در این مطالعه موردی سوم، با یافتن اسناد مشابه، الگوریتم های مبتنی بر شباهت را برای بازیابی بررسی خواهید کرد. در این دوره، شما همچنین نمایش های ساختار یافته برای توصیف اسناد موجود در مجموعه، از جمله خوشه بندی و مدل های عضویت ترکیبی، مانند تخصیص دیریکله پنهان (LDA) را بررسی خواهید کرد. شما برای یادگیری خوشه‌بندی اسناد، حداکثرسازی انتظارات (EM) را پیاده‌سازی خواهید کرد و نحوه مقیاس‌بندی روش‌ها را با استفاده از MapReduce مشاهده خواهید کرد. نتایج یادگیری: در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود: ایجاد یک سیستم بازیابی اسناد با استفاده از k-نزدیکترین همسایه. -شناسایی معیارهای شباهت مختلف برای داده های متنی. -کاهش محاسبات در جستجوی k-نزدیکترین همسایه با استفاده از درختان KD. با استفاده از هش کردن حساس به محلی، نزدیکترین همسایگان را تقریبی تولید کنید. -مقایسه و مقایسه وظایف یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت. -دسته بندی اسناد بر اساس موضوع با استفاده از k-means. - نحوه موازی کردن k-means را با استفاده از MapReduce توضیح دهید. -رویکردهای خوشه‌بندی احتمالی را با استفاده از مدل‌های مخلوط بررسی کنید. - برازش مخلوطی از مدل گاوسی با استفاده از حداکثرسازی انتظار (EM). -انجام مدل‌سازی عضویت مختلط با استفاده از تخصیص دیریکله نهفته (LDA). -مراحل نمونه‌بردار گیبس و نحوه استفاده از خروجی آن برای استنتاج را شرح دهید. -تکنیک های اولیه سازی را برای اهداف بهینه سازی غیر محدب مقایسه و کنتراست کنید. -این تکنیک ها را در پایتون پیاده سازی کنید.