Neste tutorial, mergulhamos no aprendizado não supervisionado, uma abordagem de aprendizado de máquina focada em descobrir padrões e estruturas em dados não rotulados. Explore seus conceitos principais e aplicações como agrupamento, redução de dimensionalidade e detecção de anomalias através de exemplos práticos.
Tópicos Abordados:
1. Fundamentos de Aprendizado Não Supervisionado
Entenda como os modelos encontram padrões e relacionamentos em conjuntos de dados sem saídas rotuladas.
2. Agrupamento
Aprenda sobre a agrupamento de pontos de dados semelhantes, demonstrado com agrupamento K-means em Python.
3. Redução de Dimensionalidade
Descubra como reduzir as características do conjunto de dados enquanto retém informações essenciais usando PCA.
4. Detecção de Anomalias
Explore a identificação de outliers ou anomalias com técnicas como Isolation Forest.
Certificação:
Complete o tutorial de aprendizado não supervisionado e ganhe sua certificação em Fundamentos de Aprendizado de Máquina.
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