Home / Pemrograman / Machine Learning / Kursus/Jasa Pembuatan Aplikasi Python | Cluster Analysis Unsupervised Machine Learning Python
Biaya Kursus Komputer Jogja Multimedia

Kursus/Jasa Pembuatan Aplikasi Python | Cluster Analysis Unsupervised Machine Learning Python

Teknik ilmu data untuk pengenalan pola, data mining, k-means clustering, dan hierarchical clustering, dan KDE.

Apa yang akan Anda pelajari

  • Pahami algoritma K-Means biasa
  • Pahami dan sebutkan kelemahan K-Means Clustering
  • Pahami algoritma K-Means Clustering yang lembut atau tidak jelas
  • Menerapkan Soft K-Means Clustering dalam Kode
  • Pahami Pengelompokan Hirarkis
  • Jelaskan secara algoritme cara kerja Pengelompokan Aglomeratif Hierarki
  • Menerapkan pustaka Pengelompokan Hierarki Scipy ke data
  • Pahami cara membaca dendrogram
  • Pahami berbagai metrik jarak yang digunakan dalam pengelompokan
  • Pahami perbedaan antara single linkage, complete linkage, Ward linkage, dan UPGMA
  • Memahami model campuran Gaussian dan bagaimana menggunakannya untuk estimasi kepadatan
  • Tulis kode GMM dengan Python
  • Jelaskan kapan GMM setara dengan K-Means Clustering
  • Jelaskan algoritma pemaksimalan ekspektasi
  • Pahami bagaimana GMM mengatasi beberapa kelemahan K-Means
  • Pahami masalah Kovariansi Singular dan cara mengatasinya

Persyaratan

  • Tahu cara membuat kode dengan Python dan Numpy
  • Pasang Numpy dan Scipy
  • Aritmatika matriks, probabilitas

Deskripsi

Analisis cluster adalah pokok dari pembelajaran mesin dan ilmu data tanpa pengawasan .

Ini sangat berguna untuk data mining dan big data karena secara otomatis menemukan pola dalam data, tanpa perlu label, tidak seperti pembelajaran mesin yang diawasi.

Dalam lingkungan dunia nyata, Anda dapat membayangkan bahwa robot atau kecerdasan buatan tidak selalu memiliki akses ke jawaban yang optimal, atau mungkin tidak ada jawaban yang benar dan optimal. Anda ingin robot itu dapat menjelajahi dunia sendiri, dan mempelajari banyak hal hanya dengan mencari pola.

Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana kami mendapatkan data yang kami gunakan dalam algoritme pembelajaran mesin yang diawasi?

Kami sepertinya selalu memiliki CSV atau tabel yang bagus, lengkap dengan X dan Y yang sesuai.

Jika Anda sendiri belum pernah terlibat dalam memperoleh data, Anda mungkin tidak pernah memikirkan hal ini, tetapi seseorang harus membuat data ini!

“Y” itu harus datang dari suatu tempat, dan banyak waktu yang melibatkan kerja manual.

Terkadang, Anda tidak memiliki akses ke informasi semacam ini atau informasi tersebut tidak layak atau mahal untuk diperoleh.

Tetapi Anda masih ingin mengetahui beberapa gambaran tentang struktur datanya. Jika Anda melakukan analisis data, mengotomatiskan pengenalan pola dalam data Anda akan sangat berharga.

Di sinilah pembelajaran mesin tanpa pengawasan berperan.

Dalam kursus ini pertama-tama kita akan berbicara tentang pengelompokan. Di sinilah alih-alih melatih label, kami mencoba membuat label sendiri! Kami akan melakukan ini dengan mengelompokkan data yang mirip.

Ada 2 metode pengelompokan yang akan kita bicarakan: pengelompokan k-means dan pengelompokan hierarki .

Selanjutnya, karena dalam pembelajaran mesin kita suka berbicara tentang distribusi probabilitas, kita akan membahas model campuran Gaussian dan estimasi kepadatan kernel , di mana kita berbicara tentang cara “mempelajari” distribusi probabilitas sekumpulan data.

Satu fakta menarik adalah bahwa dalam kondisi tertentu, model campuran Gaussian dan pengelompokan k-means sama persis! Kami akan membuktikan bagaimana ini terjadi.

Semua algoritme yang akan kita bicarakan dalam kursus ini adalah pokok dalam pembelajaran mesin dan ilmu data, jadi jika Anda ingin tahu cara menemukan pola secara otomatis dalam data Anda dengan penambangan data dan ekstraksi pola, tanpa memerlukan seseorang untuk melakukan pekerjaan manual ke beri label data itu, maka kursus ini cocok untuk Anda.

Semua materi untuk kursus ini GRATIS. Anda dapat mengunduh dan menginstal Python, Numpy, dan Scipy dengan perintah sederhana di Windows, Linux, atau Mac .

Kursus ini berfokus pada ” bagaimana membangun dan memahami “, bukan hanya “bagaimana menggunakan”. Siapa pun dapat belajar menggunakan API dalam 15 menit setelah membaca beberapa dokumentasi. Ini bukan tentang “mengingat fakta”, ini tentang  “melihat sendiri” melalui eksperimen . Ini akan mengajari Anda cara memvisualisasikan apa yang terjadi dalam model secara internal. Jika Anda ingin  lebih  dari sekadar tampilan dangkal pada model pembelajaran mesin, kursus ini cocok untuk Anda.

“Jika Anda tidak dapat menerapkannya, Anda tidak memahaminya”

  • Atau seperti yang dikatakan fisikawan hebat Richard Feynman: “Apa yang tidak dapat saya ciptakan, saya tidak mengerti”.
  • Kursus saya adalah kursus HANYA di mana Anda akan belajar bagaimana menerapkan algoritma pembelajaran mesin dari awal
  • Kursus lain akan mengajari Anda cara memasukkan data ke perpustakaan, tetapi apakah Anda benar-benar membutuhkan bantuan dengan 3 baris kode?
  • Setelah melakukan hal yang sama dengan 10 dataset, Anda menyadari bahwa Anda tidak mempelajari 10 hal. Anda mempelajari 1 hal, dan hanya mengulangi 3 baris kode yang sama 10 kali …

Untuk siapa kursus ini:

  • Pelajar dan profesional yang tertarik dengan pembelajaran mesin dan ilmu data
  • Orang yang menginginkan pengenalan tentang pembelajaran mesin tanpa pengawasan dan analisis cluster
  • Orang yang ingin tahu cara menulis kode pengelompokan mereka sendiri
  • Profesional yang tertarik dengan kumpulan data besar penambangan data untuk mencari pola secara otomatis
KURSUS KOMPUTER ONLINE DIMANAPUN ANDA BERADA

About Jogja Multimedia

Check Also

Kursus/Jasa Pembuatan Aplikasi Flutter | Flutter Complete Development Master Course

Bangun fungsi aplikasi Media Sosial, Pengiriman Makanan di Flutter Apa yang akan Anda pelajari Pemrograman …

Kursus/Jasa Pembuatan Aplikasi Python | Computer Vision – OCR Menggunakan Python

Visi Komputer | OCR | Tesseract | Pengenalan Karakter Optik | OpenCV | Dasar-dasar Gambar | Spacy | RegEx | Python | EAST …

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *