یادگیری بدون نظارت در پایتون

مثلاً مجموعه‌ای از مشتریان با ویژگی‌های مختلف مانند سن، موقعیت مکانی و سابقه مالی دارید و می‌خواهید الگوها را کشف کنید و آنها را در خوشه‌ها مرتب کنید. یا شاید شما مجموعه‌ای از متون مانند صفحات ویکی‌پدیا دارید و می‌خواهید آنها را بر اساس محتوایشان به دسته‌هایی تقسیم کنید. این دنیای یادگیری بدون نظارت است که به این دلیل نامیده می شود زیرا شما کشف الگو را با انجام برخی کارهای پیش بینی هدایت نمی کنید یا بر آن نظارت نمی کنید، بلکه در عوض ساختار پنهان را از داده های بدون برچسب کشف می کنید. یادگیری بدون نظارت شامل انواع تکنیک‌ها در یادگیری ماشین، از خوشه‌بندی تا کاهش ابعاد تا فاکتورسازی ماتریسی است. در این دوره، اصول یادگیری بدون نظارت را یاد می گیرید و الگوریتم های ضروری را با استفاده از scikit-learn و SciPy پیاده سازی می کنید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه می توانید از مجموعه داده های بدون برچسب اطلاعات را خوشه بندی، تبدیل، تجسم و استخراج کنید و دوره را با ساختن یک سیستم توصیه کننده برای توصیه هنرمندان محبوب موسیقی به پایان برسانید.