خوشه‌بندی و یادگیری بدون نظارت در Python

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک مبانی خوشه‌بندی و کاربردهای آن در علم داده
• پیاده‌سازی گام به گام الگوریتم خوشه‌بندی K-Means در Python
• تسلط به الگوریتم DBSCAN برای تکنیک‌های خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی
• کاوش خوشه‌بندی سلسله مراتبی و موارد استفاده واقعی آن
• انجام تحلیل یادگیری بدون نظارت برای کشف الگوهای پنهان داده
• مصورسازی مؤثر خوشه‌ها با استفاده از کتابخانه‌های Python مانند Matplotlib
• پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌های خام برای تسک‌های خوشه‌بندی کارآمد
• اجرای معیارهای ارزیابی برای سنجش دقیق عملکرد خوشه‌بندی

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اولیه برنامه‌نویسی Python مفید است اما الزامی نیست.
• دانش قبلی در زمینه یادگیری ماشین یا خوشه‌بندی لازم نیست.
• یک کامپیوتر با دسترسی به اینترنت برای نصب Python و کتابخانه‌های مورد نیاز
• اشتیاق به یادگیری و کاوش مفاهیم یادگیری ماشین بدون نظارت

توضیحات دوره

در دنیایی که در داده‌ها غرق شده است، کسانی که می‌توانند الگوهای پنهان را آشکار کنند، قدرت واقعی را در دست دارند. درحالی‌که دیگران آشفتگی می‌بینند، شما گروه‌بندی‌های طبیعی و بینش‌های عملی را خواهید دید که تصمیمات دنیای واقعی را هدایت می‌کنند. این دوره جامع شما را از یک تازه‌کار در داده به یک متخصص خوشه‌بندی از طریق توضیحات روان و پروژه‌های عملی جذاب تبدیل می‌کند.

برخلاف دوره‌های نظری که شما را با این سؤال که "خب که چه؟" رها می‌کنند، Pattern Whisperer حول محور اپلیکیشن‌های عملی ساخته شده است که در مسیر شغلی یا پروژه‌های شخصی خود با آن‌ها مواجه خواهید شد. ما پیچیدگی‌های غیرضروری را حذف کرده‌ایم تا بر آنچه واقعاً در سناریوهای دنیای واقعی کار می‌کند تمرکز کنیم.

از طریق این سفر یادگیری که با دقت طراحی شده است، شما:

• تسلط به مبانی یادگیری بدون نظارت با توضیحات واضح و بدون اصطلاحات تخصصی که شمّ شما را در مورد چگونگی یافتن الگوها توسط ماشین‌ها بدون راهنمایی صریح تقویت می‌کند.
• پیاده‌سازی خوشه‌بندی K-Means از ابتدا و درک دقیق اینکه چه زمانی و چگونه این الگوریتم چندمنظوره را بر روی مجموعه داده‌های خود اعمال کنید.
• مصورسازی روابط داده‌ها با خوشه‌بندی سلسله مراتبی و تفسیر دندروگرام‌ها برای کشف گروه‌بندی‌های طبیعی که ممکن است رقبای شما از دست بدهند.
• کشف داده‌های پرت و الگوهای مبتنی بر چگالی با استفاده از DBSCAN، که برای داده‌های جغرافیایی و تشخیص ناهنجاری‌هایی که الگوریتم‌های ساده نادیده می‌گیرند، عالی است.
• آماده‌سازی و تبدیل داده‌های دنیای واقعی برای خوشه‌بندی مؤثر، شامل مدیریت مجموعه داده‌های نامرتب که در وضعیت عالی به دست نمی‌آیند.
• اعمال چندین تکنیک خوشه‌بندی در یک پروژه جامع بخش‌بندی مشتریان تجارت الکترونیک، و ایجاد کردن پروفایل‌های مشتری عملی که استراتژی کسب‌وکار را هدایت می‌کنند.
• ارزیابی و بهینه‌سازی نتایج خوشه‌بندی خود با معیارهای عملی و تکنیک‌های مصورسازی که تأیید می‌کنند شما در حال استخراج حداکثر بینش هستید.

هر مفهوم با پروژه‌های کوچکی تقویت می‌شود که اعتماد به نفس شما را افزایش می‌دهد، از سازماندهی اقلام روزمره گرفته تا گروه‌بندی دوستان بر اساس علایق، و در نهایت به پروژه اصلی ما یعنی پروژه بخش‌بندی تجارت الکترونیک ختم می‌شود که همه چیز را به هم مرتبط می‌کند.

با تکمیل دوره، شما توانایی نادری برای مشاهده داده‌های خام و بدون برچسب و استخراج الگوهای معنادار که به تصمیمات استراتژیک جهت می‌دهد، به دست خواهید آورد – مهارتی که به طور فزاینده‌ای در صنایع مختلف از بازاریابی گرفته تا امور مالی، مراقبت‌های بهداشتی تا فناوری ارزش دارد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مبتدیانی که در مورد مفاهیم یادگیری ماشین و علم داده کنجکاو هستند.
• علاقه‌مندان به داده که به دنبال کاوش تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت هستند.
• برنامه‌نویسان Python که قصد دارند مجموعه مهارت‌های خود را با روش‌های خوشه‌بندی ارتقا دهند.
• دانشجویان یا متخصصانی که در حال انتقال به حوزه تحلیل داده هستند.
• تحلیلگرانی که به دنبال کشف الگوهای پنهان در مجموعه داده‌ها هستند.
• هر کسی که به اپلیکیشن‌های عملی الگوریتم‌های خوشه‌بندی علاقه‌مند است.