Teil der Machine Learning-JourneyNeuJourneyUnüberwachtes Lernen in Python
Finde die Gruppen, die Form und die Ausreißer in Daten ohne Labels. Clustere, verdichte und durchsuche echte Datensätze mit scikit-learn und sieh jedes Ergebnis im Diagramm.
51 Lektionen51 Aufgaben210 Quizfragen
- Anfängerfreundlich
KI-gestützte Coding-Hilfe
Praktische, interaktive Lektionen
Quizfragen zum Wissenstest
Kostenloses Abschlusszertifikat
Lehrplan
Dieser Abschnitt ist Teil der Machine Learning-Journey. Der vollständige Lehrplan enthält weitere Abschnitte: Klicke unten auf eine Vorschau, um sie auf der Journey-Seite anzusehen.
- Abschnitt 1Daten und Diagramme60 Lektionen
- Abschnitt 2Statistik für ML64 Lektionen
- Abschnitt 3Überwachtes Lernen58 Lektionen
Abschnitt 4
Unüberwachtes Lernen
Abschnitt startenStartenFinde Strukturen in Daten ohne Labels: k-means, hierarchisches und dichtebasiertes Clustering, PCA zum Visualisieren und Komprimieren vieler Features sowie Anomalieerkennung – bis hin zu einem Projekt zur Erkundung von Ziffern.Gruppen finden
5 Lektionen520k wählen
5 Lektionen520Cluster interpretieren
5 Lektionen520Hierarchisches Clustering
4 Lektionen415Dichtebasiertes Clustering
4 Lektionen415Weniger Dimensionen
5 Lektionen520PCA in der Praxis
5 Lektionen520Anomalieerkennung
5 Lektionen520Cluster im Einsatz
4 Lektionen415Projekt: Ziffern erkunden
5 Lektionen525Abschlussaufgaben
4 Lektionen420
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AufstiegszoneJeder Lernweg, alles dabei
Lies, höre, teste dich, frag die KI oder schlage nach, was du schon gelernt hast. Jede Lektion passt sich dir an.
Eine Variable ist ein benannter Container, der einen Wert speichert, auf den du später im Programm verweisen kannst.
In Python erstellst du eine, indem du den Namen, ein Gleichheitszeichen und dann den Wert schreibst.
Der Wert kann sich ändern. Eine neue Zuweisung verweist den Namen einfach auf einen neuen Wert.
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AbschlusszertifikatPython-Grundlagen
Zu LinkedIn hinzufügenWarum unüberwachtes Lernen mit Coddy
- Clustering, das du sehen kannst. Sieh zu, wie k-Means seine Zentren verschiebt, lies die Fusionshöhen eines Dendrogramms und sieh, wie DBSCAN mondförmige Gruppen findet, die k-Means in zwei Hälften schneidet. Jede Lektion hat ein Diagramm, und deins erscheint beim Ausführen im Tab Diagramme.
- Die Kernmethoden: k-Means, k wählen mit Ellbogenmethode und Silhouetten-Score, hierarchisches Clustering, DBSCAN, PCA und erklärte Varianz, Isolation Forest und Local Outlier Factor, alles mit scikit-learn.
- Ergebnisse, die du erklären kannst. Du beschreibst jeden Cluster in echten Einheiten, vergleichst Cluster mit bekannten Labels und benennst die Segmente, mit denen ein Unternehmen arbeiten würde, statt bei einer Liste von Clusternummern aufzuhören.
- 64 Dimensionen sichtbar gemacht: handgeschriebene Ziffern auf eine flache Karte projiziert, PCA-Komponenten als Bilder gezeichnet und Bilder aus wenigen Zahlen rekonstruiert.
Häufige Fragen zu unüberwachtem Lernen
Was ist unüberwachtes Lernen?
Unüberwachtes Lernen findet Struktur in Daten ohne Labels. Niemand sagt dem Modell die richtige Antwort; es sucht Gruppen ähnlicher Zeilen (Clustering), wenige Richtungen, die den Großteil der Information behalten (Dimensionsreduktion), oder Zeilen, die anders sind als der Rest (Anomalieerkennung). So erkundest du einen neuen Datensatz, segmentierst Kunden oder entdeckst Betrug, bevor ihn jemand gelabelt hat.
Was sind Beispiele für unüberwachtes Lernen?
Käufer danach gruppieren, was sie kaufen, die Farben eines Bildes auf die acht wichtigen reduzieren, 64-Pixel-Ziffernbilder auf ein flaches Diagramm abbilden, ungewöhnliche Servermesswerte finden und Zellmessungen in zwei Arten teilen, ohne zu wissen, welche welche ist. Der Kurs baut jedes dieser Beispiele.
Welche Algorithmen für Clustering und PCA behandelt der Kurs?
k-Means mit Ellbogenmethode und Silhouetten-Score, agglomeratives (hierarchisches) Clustering mit Dendrogrammen, DBSCAN, PCA, Isolation Forest und Local Outlier Factor. Du lernst auch, warum Skalieren zuerst kommt und wann jede Methode versagt, damit du die richtige wählst.
Wie wähle ich die Anzahl der Cluster?
Es gibt selten die eine richtige Antwort, deshalb lernst du drei Blickwinkel: den Ellbogen der Inertia-Kurve, Silhouetten-Scores und die Fusionshöhen eines Dendrogramms. Dann prüfst du die Cluster in echten Einheiten und fragst, ob ein Mensch sie benennen könnte. Ein k, das Gruppen ergibt, die niemand beschreiben kann, ist das falsche k.
Sollte ich zuerst überwachtes Lernen lernen?
Wie lange dauert der Abschnitt unüberwachtes Lernen?
51 Lektionen, etwa 8 bis 9 Stunden in deinem Tempo: ein paar Wochen bei einer halben Stunde am Tag, inklusive Ziffern-Explorer-Projekt und vier Abschluss-Challenges.
Kann ich unüberwachtes Lernen kostenlos lernen?
Ja. Die Lektionen, die Diagramme, die KI-Hinweise und das Abschnittszertifikat sind kostenlos. Mit einem kostenlosen Konto schaffst du ein paar Lektionen am Tag, und Pro hebt das Tageslimit auf.
