Parte do Journey de Machine LearningNovoJornadaAprendizado não supervisionado em Python
Encontre os grupos, a forma e os pontos fora da curva em dados sem rótulos. Agrupe, reduza e vasculhe datasets reais com scikit-learn, e veja cada resultado em um gráfico.
51 lições51 desafios210 perguntas de quiz
- Ideal para iniciantes
Ajuda de codificação com IA
Lições interativas e práticas
Questionários para testar seu conhecimento
Certificado grátis de conclusão
Programa
Esta seção faz parte do Journey de Machine Learning. O programa completo tem mais seções: clique em qualquer prévia abaixo para vê-la na página do Journey.
- Seção 1Dados e gráficos60 lições
- Seção 2Estatística para ML64 lições
- Seção 3Aprendizado supervisionado58 lições
Seção 4
Aprendizado não supervisionado
Começar seçãoIniciarEncontre estruturas nos dados sem rótulos: k-means, agrupamento hierárquico e por densidade, PCA para visualizar e comprimir muitos atributos e detecção de anomalias, culminando em um projeto de exploração de dígitos.Encontrando Grupos
5 lições520Escolhendo k
5 lições520Interpretando agrupamentos
5 lições520Clustering Hierárquico
4 lições415Agrupamento por Densidade
4 lições415Menos Dimensões
5 lições520PCA na prática
5 lições520Detecção de Anomalias
5 lições520Agrupamentos em ação
4 lições415Projeto: Explorando os Dígitos
5 lições525Desafios finais
4 lições420
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12 dias de sequência
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Zona de promoçãoAprenda de todas as formas
Leia, ouça, teste-se, pergunte à IA ou consulte qualquer coisa que já tenha estudado. Cada lição se adapta a você.
Uma variável é um contêiner nomeado que armazena um valor que você pode referenciar depois.
Em Python, você cria uma escrevendo o nome, um sinal de igual e o valor que quer armazenar.
O valor pode mudar com o tempo. Reatribuir o nome simplesmente o aponta para um novo valor.
Seja Certificado
Ganhe certificados para cada curso que você completar. Adicione-os ao seu perfil do LinkedIn e currículo para mostrar sua experiência em programação aos empregadores.
Certificado de ConclusãoFundamentos de Python
Adicionar ao LinkedInPor que aprender aprendizado não supervisionado com a Coddy
- Clustering que dá para ver. Veja o k-means mover seus centros, leia as alturas de fusão de um dendrograma e veja o DBSCAN encontrar grupos em forma de lua que o k-means corta ao meio. Toda aula tem um gráfico, e o seu aparece na aba Gráficos quando você executa.
- Os métodos essenciais: k-means, como escolher k com o método do cotovelo e o coeficiente de silhueta, clustering hierárquico, DBSCAN, PCA e variância explicada, isolation forests e local outlier factor, tudo com scikit-learn.
- Resultados que você consegue explicar. Você descreve cada cluster em unidades reais, compara clusters com rótulos conhecidos e dá nome aos segmentos com que uma empresa agiria, em vez de parar numa lista de números de cluster.
- 64 dimensões que dá para ver: dígitos escritos à mão projetados em um mapa plano, componentes de PCA desenhados como imagens e imagens reconstruídas a partir de poucos números.
Perguntas frequentes sobre aprendizado não supervisionado
O que é aprendizado não supervisionado?
O aprendizado não supervisionado encontra estrutura em dados sem rótulos. Ninguém diz ao modelo a resposta certa; ele procura grupos de linhas parecidas (clustering), algumas direções que guardam quase toda a informação (redução de dimensionalidade) ou linhas diferentes do resto (detecção de anomalias). É assim que você explora um dataset novo, segmenta clientes ou detecta fraudes antes que alguém as tenha rotulado.
Quais são exemplos de aprendizado não supervisionado?
Agrupar compradores pelo que compram, reduzir as cores de uma imagem às oito que importam, levar imagens de dígitos de 64 pixels para um gráfico plano, encontrar leituras incomuns de um servidor e separar medidas de células em dois tipos sem saber qual é qual. O curso constrói cada um desses.
Quais algoritmos o curso cobre?
k-means com o método do cotovelo e o coeficiente de silhueta, clustering aglomerativo (hierárquico) com dendrogramas, DBSCAN, PCA, isolation forests e local outlier factor. Você também aprende por que a padronização vem primeiro e quando cada método falha, para escolher o certo.
Como escolho o número de clusters?
Raramente existe uma única resposta certa, então o curso ensina três jeitos de olhar: o cotovelo da curva de inércia, o coeficiente de silhueta e as alturas de fusão de um dendrograma. Depois você confere os clusters em unidades reais e se pergunta se uma pessoa conseguiria dar nome a eles. Um k que gera grupos que ninguém consegue descrever é o k errado.
Devo aprender aprendizado supervisionado primeiro?
Quanto tempo leva a seção de aprendizado não supervisionado?
51 aulas, cerca de 8 a 9 horas no seu ritmo: algumas semanas a meia hora por dia, incluindo o projeto do explorador de dígitos e quatro desafios finais.
Posso estudar aprendizado não supervisionado de graça?
Sim. As aulas, os gráficos, as dicas de IA e o certificado da seção são grátis. Uma conta gratuita avança algumas aulas por dia, e o Pro remove o limite diário.
