Gözetimsiz Makine Öğrenimi

Bu kurs sizi Makine Öğreniminin ana türlerinden biriyle tanıştırır: Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning). Hedef veya etiketli değişkeni olmayan veri kümelerinden nasıl içgörüler elde edeceğinizi öğreneceksiniz. Gözetimsiz öğrenme için çeşitli kümeleme ve boyut indirgeme algoritmalarını ve verilerinize en uygun algoritmayı nasıl seçeceğinizi öğreneceksiniz. Bu kursun uygulamalı bölümü, gözetimsiz öğrenme için en iyi uygulamaları kullanmaya odaklanmaktadır. Bu kursun sonunda şunları yapabilmelisiniz: Gözetimsiz Öğrenme yaklaşımlarına uygun problem türlerini açıklamak, boyutluluk lanetini (curse of dimensionality) ve bunun çok sayıda özelliğe sahip kümelemeyi nasıl zorlaştırdığını açıklamak, yaygın kümeleme ve boyut indirgeme algoritmalarını tanımlamak ve kullanmak, uygun durumlarda noktaları kümelemeyi denemek ve küme başına modellerin performansını karşılaştırmak, kümeleri karakterize etmek için ilgili metrikleri anlamak. Bu kursu kimler almalı? Bu kurs, iş ortamında Gözetimsiz Makine Öğrenimi teknikleriyle uygulamalı deneyim kazanmak isteyen veri bilimci adaylarını hedeflemektedir. Hangi becerilere sahip olmalısınız? Bu kurstan en iyi şekilde yararlanmak için Python üzerinde programlama yapmaya aşina olmalısınız.