Python में Unsupervised Learning

मान लीजिए आपके पास ग्राहकों का एक संग्रह है जिनके गुण अलग-अलग हैं, जैसे आयु, स्थान, और वित्तीय इतिहास, और आप इनमें पैटर्न ढूँढकर इन्हें क्लस्टर में बाँटना चाहते हैं। या फिर आपके पास Wikipedia पेज जैसे टेक्स्ट हैं और आप उनकी सामग्री के आधार पर उन्हें श्रेणियों में विभाजित करना चाहते हैं। यही अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग की दुनिया है — इसे इसलिए कहा जाता है क्योंकि आप किसी भविष्यवाणी कार्य से पैटर्न खोज को निर्देशित या सुपरवाइज़ नहीं करते, बल्कि बिना लेबल वाले डेटा से छिपी संरचना खोजते हैं। अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग में मशीन लर्निंग की कई तकनीकें आती हैं, जैसे क्लस्टरिंग, डायमेंशन रिडक्शन और मैट्रिक्स फैक्टराइज़ेशन। इस कोर्स में, आप अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग की बुनियाद सीखेंगे और scikit-learn और SciPy का उपयोग करके ज़रूरी एल्गोरिदम इम्प्लीमेंट करेंगे। आप बिना लेबल वाले डेटासेट्स को क्लस्टर, ट्रांसफॉर्म, विज़ुअलाइज़ करना और उनसे इनसाइट्स निकालना सीखेंगे, और अंत में एक रिकमेंडर सिस्टम बनाएँगे जो लोकप्रिय म्यूज़िकल आर्टिस्ट्स की सिफारिश करेगा।वीडियो में लाइव ट्रांसक्रिप्ट उपलब्ध हैं जिन्हें आप वीडियो के नीचे बाएँ कोने में "Show transcript" पर क्लिक करके देख सकते हैं. कोर्स का ग्लॉसरी दाएँ तरफ़ रिसोर्सेज़ सेक्शन में मिल जाएगा.CPE क्रेडिट पाने के लिए आपको कोर्स पूरा करना है और क्वालिफ़ाइड असेसमेंट में 70% स्कोर हासिल करना है। आप दाईं ओर CPE क्रेडिट्स कॉलआउट पर क्लिक करके असेसमेंट तक पहुँच सकते हैं.