داده کاوی - یادگیری بدون نظارت

داده کاوی و یادگیری بدون نظارت را یاد بگیرید.

آنچه یاد خواهید گرفت

• در خوشه بندی یا دسته بندی، تعداد سطرها را کاهش می دهیم. ما خوشه بندی سلسله مراتبی، خوشه بندی غیر سلسله مراتبی، خوشه بندی مبتنی بر تراکم، خوشه بندی مبتنی بر شبکه داریم.
• در کاهش ابعاد، تعداد ستون ها را کاهش می دهیم. الگوهای خطی با تحلیل تفکیک خطی، فاکتورگیری ماتریس غیر منفی مدیریت می شوند.
• فیلترینگ مشترک در سیستم توصیه گر وجود دارد. فیلترینگ مشترک سنتی، متد مبتنی بر جستجو و فیلترینگ مشترک Item-Item
• یادگیری بدون نظارت دارای 6 بخش است که شامل خوشه بندی، کاهش ابعاد، قوانین وابستگی، سیستم توصیه گر می شود.

توضیحات دوره

این دوره با مقدمه ای بر یادگیری بدون نظارت آغاز می شود که مفاهیم و اهداف اساسی را پوشش می دهد. دانشجویان یاد خواهند گرفت که چگونه یادگیری بدون نظارت با یادگیری با نظارت و یادگیری نیمه نظارتی متفاوت است و مزایا و محدودیت های تکنیک های بدون نظارت، اهمیت پیش پردازش و آماده سازی داده نیز برای اطمینان از نتایج با کیفیت مورد بحث قرار خواهد گرفت.

سپس این دوره به سمت کاهش ابعاد می رود، که هدف آن کاهش تعداد ویژگی ها یا متغیرها در یک مجموعه داده در عین حفظ اطلاعات مرتبط است. 

این دوره همچنین به تشخیص داده پرت می پردازد، که یک وظیفه مهم در یادگیری بدون نظارت است. 

در طول دوره، دانشجویان در معرض کاربردهای مختلف یادگیری بدون نظارت در دنیای واقعی قرار خواهند گرفت.

در پایان دوره، دانشجویان درک کاملی از تکنیک‌ های یادگیری بدون نظارت، کاربردهای عملی آنها و توانایی استفاده از این متدها برای کشف بینش‌ ها و الگوهای ارزشمند از داده‌ بدون برچسب خواهند داشت.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• متخصصان فناوری اطلاعات، از جمله توسعه دهندگان نرم افزار و مدیران پایگاه داده، می توانند با گذراندن دوره داده کاوی مهارت های ارزشمندی کسب کنند.
• محققانی که می خواهند مجموعه داده های بزرگ را بررسی و تحلیل کنند، الگوها را کشف کنند و بینش ایجاد کنند، می توانند از دوره داده کاوی برای یادگیری متدها و تکنیک های مناسب بهره مند شوند.
• حرفه ای هایی که می خواهند مهارت های خود را در تحلیل داده ها، تشخیص الگو و مدل سازی پیش بینی افزایش دهند، می توانند در دوره داده کاوی شرکت کنند تا تکنیک های جدید را بیاموزند و با روندهای صنعت بروز بمانند.
• دانشجویانی که در این زمینه ها تحصیل می کنند می توانند از دوره داده کاوی برای توسعه مهارت ها و دانش مربوط به تحلیل و استخراج بینش از مجموعه داده های بزرگ بهره مند شوند.