Как освоить машинное обучение без учителя: советы и подходы
Машинное обучение без учителя помогает анализировать данные и находить скрытые закономерности без заранее размеченных наборов. В статье рассказывается о принципах работы и полезных рекомендациях для начинающих.
Начните с изучения кластеризации, таких как алгоритмы K-Means или DBSCAN.
Как устроено машинное обучение с учителем и без учителя?
Понимайте, что машинное обучение без учителя нацелено на поиск структуры в данных, а не на предсказания.
K-means (кластеризация, обучение без учителя) - Data Science Handmade
Используйте визуализацию данных, чтобы лучше понять результаты обучения.
Deep Learning Cars
Изучите метод главных компонент (PCA) для уменьшения размерности данных.
Задачи обучения без учителя
Работайте с реальными датасетами для практики, например, из библиотек sklearn или Kaggle.
Машинное обучение 1, лекция 13 — обучение без учителя, визуализация, обучение представлений
Попробуйте алгоритмы ассоциативного анализа для изучения связей между элементами данных.
Лекция 7 - Обучение без учителя - Машинное обучение
Регулярно проверяйте и улучшайте свои знания математики и статистики.
Экспериментируйте с различными гиперпараметрами моделей, чтобы увидеть влияние на результаты.
10 глупых вопросов СПЕЦИАЛИСТУ ПО МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ И АНАЛИЗУ ДАННЫХ
Используйте доступные инструменты и библиотеки, такие как Scikit-learn или TensorFlow, для ускорения работы.
+/-10 минут. Классическое машинное обучение \
Не бойтесь пробовать новые подходы и постоянно обучайтесь, анализируя успешные проекты.
