Берикурс · ИИ, Технологии и Инженерия · ИИ и Машинное Обучение

Обучение без учителя

Находите скрытые закономерности и структуры в неразмеченных данных. Изучите такие методы, как кластеризация, снижение размерности и поиск ассоциативных правил.

51 courses

🔥 Востребован 🎓 С сертификатом

Обучение без учителя

Ненаблюдаемое машинное обучение: Основы кластеризации и шаблонов данных

Методы анализа данных и анализ шаблонов

Основы машинного обучения без учителя с R

Основы кластеризации и PCA для науки данных

Основы анализа данных: кластеризация, правила ассоциации и оценка

Основы поиска данных: проектный подход

Основы статистики и кластеризации в Python

Кластерный анализ с помощью SPSS: методы и оценка

Правила ассоциации и анализ отклонений для науки данных

Анализ кластеров и обучение без учителя для начинающих

1. Извлечение данных и обнаружение знаний: практическое введение

Объектно-ориентированное анализирование процессов для современных бизнес-процессов

Математические методы анализа данных: основа для машинного обучения

Модели кластеризации на Python: обучение и оценка машинного обучения без учителя

Практическое машинное обучение без учителя на Python

Практическая работа с данными: создание комплексного аналитического проекта

Практическая разработка данных: основные методы и приложения

Excel для автоматического кластеризации: применение и оценка групп данных

Машинное обучение без учителя: обнаружение образцов и кластеризация

Ненаблюдаемое машинное обучение: Практический кластерный анализ на Python

Машинное обучение в R: основы кластеризации и классификации

Кластеризация K-средних в R: машинное обучение без учителя для начинающих

Основы машинного обучения: регрессия, классификация и кластеризация

Практическое машинное обучение: деревья, SVM и обучение без учителя