Parte del percorso Machine LearningNuovoPercorsoApprendimento non supervisionato in Python
Trova i gruppi, la forma e i casi anomali in dati senza etichette. Raggruppa, riduci e analizza dataset reali con scikit-learn, e guarda ogni risultato su un grafico.
51 lezioni51 sfide210 domande del quiz
- Adatto ai principianti
Aiuto alla programmazione con l'AI
Lezioni interattive pratiche
Quiz per mettere alla prova le tue conoscenze
Certificato di completamento gratuito
Programma
Questa sezione fa parte del percorso Machine Learning. Il programma completo ha altre sezioni: clicca su un'anteprima qui sotto per vederla nella pagina del percorso.
- Sezione 1Dati e grafici60 lezioni
- Sezione 2Statistica per il machine learning64 lezioni
- Sezione 3Apprendimento supervisionato58 lezioni
Sezione 4
Apprendimento non supervisionato
Inizia la sezioneIniziaIndividua strutture nei dati senza etichette: clustering k-means, gerarchico e basato sulla densità, PCA per visualizzare e comprimere molte feature e rilevamento delle anomalie, fino a un progetto di esplorazione delle cifre.Trovare gruppi
5 lezioni520Scelta di k
5 lezioni520Interpretare i cluster
5 lezioni520Clustering gerarchico
4 lezioni415Clustering basato sulla densità
4 lezioni415Meno dimensioni
5 lezioni520PCA nella pratica
5 lezioni520Rilevamento delle anomalie
5 lezioni520Cluster al lavoro
4 lezioni415Progetto: Esplorare le cifre
5 lezioni525Sfide finali
4 lezioni420
Impara facendo
Scrivi codice vero, interroga database, crea siti web e padroneggia i prompt per l'AI. Le nostre lezioni interattive coprono tutte le competenze di cui ha bisogno uno sviluppatore moderno.
Costruisci la tua serie
Sii costante e guarda crescere i tuoi progressi! Tieni traccia della tua abitudine quotidiana di programmare, proteggi la tua serie con i giorni di congelamento e guadagna ricompense ogni giorno che ti presenti.
12 giorni di serie
Torna domani per mantenere la tua serie!
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Zona promozioneTutti i modi per imparare
Leggi, ascolta, mettiti alla prova, chiedi all'AI o ripassa qualsiasi cosa tu abbia già visto. Ogni lezione si adatta a te.
Una variabile è un contenitore con un nome che memorizza un valore a cui puoi fare riferimento più avanti nel programma.
In Python la crei scrivendo il nome, un segno di uguale e poi il valore che vuoi memorizzare.
Il valore può cambiare nel tempo: riassegnare il nome lo fa semplicemente puntare a un nuovo valore.
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Certificato di completamentoFondamenti di Python
Aggiungi a LinkedInPerché imparare l'apprendimento non supervisionato con Coddy
- Clustering che si vede. Guarda k-means spostare i suoi centri, leggi le altezze di fusione di un dendrogramma e vedi DBSCAN trovare gruppi a forma di luna che k-means taglia a metà. Ogni lezione ha un grafico, e il tuo compare nella scheda Grafici quando esegui.
- I metodi fondamentali: k-means, scelta di k con il metodo del gomito e il silhouette score, clustering gerarchico, DBSCAN, PCA e varianza spiegata, isolation forest e local outlier factor, tutto con scikit-learn.
- Risultati che sai spiegare. Descrivi ogni cluster in unità reali, confronti i cluster con etichette note e dai un nome ai segmenti su cui un'azienda agirebbe, invece di fermarti a una lista di numeri di cluster.
- 64 dimensioni rese visibili: cifre scritte a mano proiettate su una mappa piatta, componenti PCA disegnate come immagini e immagini ricostruite da pochi numeri.
Domande frequenti sull'apprendimento non supervisionato
Che cos'è l'apprendimento non supervisionato?
L'apprendimento non supervisionato trova una struttura in dati senza etichette. Nessuno dice al modello la risposta giusta; cerca gruppi di righe simili (clustering), poche direzioni che conservano quasi tutta l'informazione (riduzione della dimensionalità) o righe diverse dalle altre (anomaly detection). È così che esplori un nuovo dataset, segmenti i clienti o scovi le frodi prima che qualcuno le abbia etichettate.
Quali sono degli esempi di apprendimento non supervisionato?
Raggruppare i clienti in base a cosa comprano, ridurre i colori di un'immagine agli otto che contano, portare immagini di cifre da 64 pixel su un grafico piatto, trovare letture insolite di un server e dividere misure di cellule in due tipi senza sapere quale sia quale. Il corso li costruisce tutti.
Quali algoritmi tratta il corso?
k-means con il metodo del gomito e il silhouette score, clustering agglomerativo (gerarchico) con dendrogrammi, DBSCAN, PCA, isolation forest e local outlier factor. Impari anche perché lo scaling viene prima e quando ogni metodo fallisce, così scegli quello giusto.
Come scelgo il numero di cluster?
Raramente c'è un'unica risposta giusta, quindi il corso insegna tre modi di guardare: il gomito della curva di inerzia, il silhouette score e le altezze di fusione di un dendrogramma. Poi controlli i cluster in unità reali e ti chiedi se una persona saprebbe dar loro un nome. Un k che dà gruppi che nessuno sa descrivere è il k sbagliato.
Devo imparare prima l'apprendimento supervisionato?
Quanto dura la sezione di apprendimento non supervisionato?
51 lezioni, circa 8 o 9 ore al tuo ritmo: qualche settimana a mezz'ora al giorno, compresi il progetto dell'esploratore di cifre e quattro sfide finali.
Posso studiare l'apprendimento non supervisionato gratis?
Sì. Le lezioni, i grafici, i suggerimenti AI e il certificato della sezione sono gratis. Con un account gratuito fai qualche lezione al giorno, e Pro toglie il limite giornaliero.
