无监督学习课程可以帮助您学习 Clustering 技术、Dimensionality Reduction 和 Anomaly Detection。您可以掌握数据预处理、Feature Extraction 和解释复杂数据集的技能。许多课程都会介绍 Scikit-learn 和 TensorFlow 等 Python 库等工具,这些工具支持在项目中实施这些方法。您还将探索客户细分、图像处理和推荐系统等领域的实际应用,提高从无标签数据中获得洞察力的能力。

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 机器学习, 监督学习, 异常检测, 强化学习, 人工智能, 降维, Algorithm, 深度学习, 人工神经网络, 无监督学习, 数据伦理
初级 · 课程 · 1-4 周

University of Colorado Boulder
您将获得的技能: Statistical Machine Learning, Model Evaluation, Data Transformation, Algorithms
中级 · 课程 · 1-3 个月

多位教师
您将获得的技能: 机器学习, 预测建模, 模型评估, 决策树学习, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 强化学习, 随机森林算法, 人工智能, NumPy, 迁移学习, Jupyter, 分类算法, 应用机器学习, 无监督学习, 数据预处理, 深度学习, 数据伦理, 张力流, 功能工程
初级 · 专项课程 · 1-3 个月

University of Michigan
您将获得的技能: Unsupervised Learning, Embeddings, Supervised Learning, Data Preprocessing, Python Programming, Exploratory Data Analysis
高级设置 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: 机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 模型评估, 降维, Algorithm, 统计机器学习, 机器学习算法, 无监督学习, 应用机器学习, 性能指标, 数据预处理, 数据挖掘
中级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Feature Engineering, Model Evaluation, Advanced Analytics, Statistical Machine Learning, Unsupervised Learning, Machine Learning, Data Ethics, Supervised Learning, Decision Tree Learning, Random Forest Algorithm, Classification Algorithms, Python Programming, Performance Tuning
高级设置 · 课程 · 1-3 个月

IBM
您将获得的技能: 机器学习, 预测建模, 模型评估, Scikit-learn (机器学习库), 决策树学习, 监督学习, 降维, Python 程序设计, 分类算法, 回归分析, 无监督学习, 逻辑回归, 应用机器学习, 数据预处理
中级 · 课程 · 1-3 个月

O.P. Jindal Global University
初级 · 课程 · 1-3 个月

Dartmouth College
您将获得的技能: Supervised Learning, Model Evaluation, Predictive Modeling, Regression Analysis, Machine Learning, Statistical Modeling, Logistic Regression, Probability & Statistics, Classification Algorithms
攻读学位
中级 · 课程 · 1-3 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 数据操作, 机器学习, 代数, 应用数学, Python 程序设计, 降维, NumPy, 线性代数, 数据转换, 调试, Jupyter, 高等数学
中级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Dimensionality Reduction, Unsupervised Learning, Deep Learning, Model Evaluation, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Random Forest Algorithm, Feature Engineering, Artificial Neural Networks, Supervised Learning, Statistical Machine Learning, Anomaly Detection, Classification Algorithms, Performance Tuning
中级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Dimensionality Reduction, R Programming, Time Series Analysis and Forecasting, Applied Machine Learning, Unsupervised Learning, Predictive Modeling, Machine Learning, Text Mining, Classification Algorithms, Artificial Neural Networks, Data Mining, Feature Engineering, Data Preprocessing, Model Evaluation, Exploratory Data Analysis
混合 · 课程 · 1-4 周
无监督学习(Unsupservised Learning)是机器学习的一种类型,包括在没有标注结果的数据上训练算法。这种方法至关重要,因为它能够发现数据中隐藏的模式和结构,从而获得能够推动各领域决策的真知灼见。通过识别这些模式,企业和研究人员可以做出明智的 Pred 预测、细分数据,并增强对复杂数据集的理解。Unsupervised Learning 的重要性在于它能够处理海量的非结构化数据,这在当今数据驱动的世界中越来越普遍。
无监督学习领域的职业多种多样,可以从事数据科学家、机器学习工程师和业务分析师等职位。这些职位通常需要对数据分析和算法开发有很强的理解能力。此外,营销分析和客户洞察领域的职位也会利用无监督学习技术来识别客户群并改进目标定位策略。随着企业越来越依赖数据为其战略提供依据,对熟练掌握 Unsupervised Learning 的专业人员的需求也在持续增长。
无监督学习的一些最佳在线课程包括《Python 中的应用无监督学习》和《无监督机器学习》。这些课程提供算法和实际应用方面的实践经验,非常适合希望加深理解的学习者。其他值得注意的选项包括《Cluster Analysis and Unsupervised Machine Learning in Python》和《Unsupervised Algorithm in Machine Learning》,涵盖了各种技术及其实现。
是的,您可以通过两种方式免费开始学习 Coursera 上的 Unsupervised Learning 课程:
如果您想继续学习、获得 Unsupervised Learning 证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。
要学习 Unsupervised Learning,首先要选择一门与您当前的知识和目标相一致的课程。认真学习课程材料、完成作业并参与讨论,以加强对知识的理解。实践是关键,因此要在真实世界的数据集上练习,以应用所学概念。此外,还可以考虑加入在线社区或论坛,与该领域的其他人建立联系,分享见解,并在学习过程中寻求指导。
对于培训和提高员工在无监督学习方面的技能,《无监督学习及其在营销中的应用》和《无监督学习、推荐人、强化学习》等课程尤其有益。这些课程提供了实用的见解和应用,可以提高团队在数据分析和决策方面的能力,是希望利用数据驱动战略的组织的宝贵资源。