Neste curso, você entenderá completamente a aprendizagem não supervisionada e aprenderá a usar a aprendizagem não supervisionada para realizar clustering de dados.
🎯 Tarefas
Neste curso, você aprenderá:
- Como realizar diferentes tipos de técnicas de clustering, incluindo centroid-based (baseado em centróides), hierarchical (hierárquico), density-based (baseado em densidade) e spectral clustering (clustering espectral)
- Como aplicar métodos de clustering a problemas do mundo real, como compressão de imagem e rastreamento da distribuição de compartilhamento de bicicletas
- Como avaliar o desempenho de métodos de clustering comuns
🏆 Conquistas
Após concluir este curso, você será capaz de:
- Compreender os princípios e aplicações da aprendizagem não supervisionada, particularmente no contexto de clustering de dados
- Implementar e aplicar vários algoritmos de clustering para resolver problemas práticos
- Avaliar a eficácia de diferentes métodos de clustering e selecionar a técnica apropriada para uma determinada tarefa
- Utilizar técnicas de clustering para obter insights de dados não rotulados e apoiar processos de tomada de decisão
