はじめに
このコースでは、教師なし学習を完全に理解し、教師なし学習を使ってデータのクラスタリングを行う方法を学びます。
🎯 タスク
このコースでは、以下のことを学びます。
- 重心ベース（centroid-based）、階層的（hierarchical）、密度ベース（density-based）、スペクトルクラスタリング（spectral clustering）など、さまざまなタイプのクラスタリング技術を実行する方法
- 画像圧縮や自転車シェアの配布追跡など、実世界の問題にクラスタリング手法を適用する方法
- 一般的なクラスタリング手法の性能を評価する方法
🏆 達成目標
このコースを修了すると、以下のことができるようになります。
- 教師なし学習の原理と応用、特にデータクラスタリングの文脈におけるものを理解する
- さまざまなクラスタリングアルゴリズムを実装し、実践的な問題を解決するために適用する
- 異なるクラスタリング手法の有効性を評価し、与えられたタスクに適した技術を選択する
- クラスタリング技術を活用して、ラベルのないデータから洞察を得、意思決定プロセスをサポートする
