Lewati ke konten utama

Kursus

Unsupervised Learning in Python

MenengahTingkat Keterampilan

Diperbarui 12/2025

Pelajari cara mengelompokkan, mentransformasi, memvisualisasikan, dan mengekstrak wawasan dari dataset tanpa label menggunakan scikit-learn dan scipy.

Mulai Kursus Gratis

PythonMachine Learning

4 jam

13 videos

52 Latihan

4,150 XP

180K+

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Misalkan Anda memiliki kumpulan pelanggan dengan beragam karakteristik seperti usia, lokasi, dan riwayat finansial, dan Anda ingin menemukan pola serta mengelompokkan mereka ke dalam klaster. Atau mungkin Anda memiliki sekumpulan teks, seperti halaman Wikipedia, dan ingin membaginya ke dalam kategori berdasarkan isinya. Inilah dunia unsupervised learning—disebut demikian karena Anda tidak membimbing, atau melakukan supervisi, terhadap penemuan pola melalui tugas prediksi tertentu, melainkan mengungkap struktur tersembunyi dari data tanpa label. Unsupervised learning mencakup berbagai teknik dalam Machine Learning, mulai dari pengelompokan (clustering) hingga reduksi dimensi dan faktorisasi matriks. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari dasar-dasar unsupervised learning dan mengimplementasikan algoritme penting menggunakan scikit-learn dan SciPy. Anda akan belajar cara mengelompokkan, mentransformasikan, memvisualisasikan, dan mengekstrak wawasan dari himpunan data tanpa label, serta menutup kursus dengan membangun sistem rekomendasi untuk merekomendasikan artis musik populer.Video dilengkapi transkrip langsung yang dapat Anda tampilkan dengan mengeklik "Show transcript" di kiri bawah video. Glosarium kursus dapat ditemukan di sebelah kanan pada bagian sumber daya.Untuk memperoleh kredit CPE, Anda perlu menyelesaikan kursus dan meraih skor 70% pada asesmen yang memenuhi syarat. Anda dapat membuka asesmen dengan mengeklik pemberitahuan kredit CPE di sebelah kanan.

Persyaratan

Supervised Learning with scikit-learn

1

Clustering untuk Eksplorasi Himpunan Data

Pelajari cara menemukan kelompok (atau "klaster") yang mendasari dalam sebuah himpunan data. Pada akhir bab ini, Anda akan mengelompokkan perusahaan menggunakan harga pasar sahamnya, dan membedakan berbagai spesies dengan mengelompokkan pengukuran mereka.

Unsupervised Learning

Ada berapa klaster?

Melakukan klasterisasi titik 2D

Periksa klastering Anda

Mengevaluasi sebuah pengelompokan

Berapa banyak klaster untuk biji-bijian?

Mengevaluasi pengelompokan biji-bijian

Mentransformasi fitur untuk pengelompokan yang lebih baik

Menskalakan data ikan untuk klastering

Mengelompokkan data ikan

Mengelompokkan saham menggunakan KMeans

Saham mana yang bergerak bersama?

2

Visualisasi dengan Hierarchical Clustering dan t-SNE

Pada bab ini, Anda akan mempelajari dua teknik unsupervised learning untuk visualisasi data: hierarchical clustering dan t-SNE. Hierarchical clustering menggabungkan sampel data menjadi klaster yang makin besar, menghasilkan visualisasi pohon dari hierarki klaster yang terbentuk. t-SNE memetakan sampel data ke ruang 2D sehingga kedekatan antar sampel dapat divisualisasikan.

Memvisualisasikan hierarki

Berapa banyak penggabungan?

Hierarchical clustering pada data biji-bijian

Hierarki saham

Label klaster dalam hierarchical clustering

Klaster mana yang paling dekat?

Linkage berbeda, hierarchical clustering berbeda!

Pengelompokan menengah

Mengekstrak label klaster

t-SNE untuk peta 2 dimensi

Visualisasi t-SNE pada himpunan data biji-bijian

Peta t-SNE pasar saham

3

Dekorelasi Data Anda dan Reduksi Dimensi

Reduksi dimensi merangkum sebuah himpunan data menggunakan pola yang sering muncul. Pada bab ini, Anda akan mempelajari teknik reduksi dimensi paling mendasar, "Principal Component Analysis" ("PCA"). PCA sering digunakan sebelum supervised learning untuk meningkatkan kinerja dan generalisasi model. PCA juga bermanfaat untuk unsupervised learning. Misalnya, Anda akan menggunakan varian PCA yang memungkinkan Anda mengelompokkan artikel Wikipedia berdasarkan isinya!

Memvisualisasikan transformasi PCA

Data berkorelasi di alam

Menghilangkan korelasi pengukuran biji dengan PCA

Komponen utama

Dimensi intrinsik

Komponen utama pertama

Varians dari fitur PCA

Dimensi intrinsik dari data ikan

Reduksi dimensi dengan PCA

Reduksi dimensi pada pengukuran ikan

Array frekuensi kata tf-idf

Pengelompokan Wikipedia bagian I

Mengelompokkan Wikipedia bagian II

4

Menemukan Fitur yang Dapat Diinterpretasikan

Pada bab ini, Anda akan mempelajari teknik reduksi dimensi bernama "Non-negative matrix factorization" ("NMF") yang mengekspresikan sampel sebagai kombinasi bagian-bagian yang dapat diinterpretasikan. Misalnya, teknik ini mengekspresikan dokumen sebagai kombinasi topik, dan gambar sebagai pola visual yang sering muncul. Anda juga akan belajar menggunakan NMF untuk membangun sistem rekomendasi yang dapat menemukan artikel serupa untuk dibaca, atau artis musik yang sesuai dengan riwayat mendengarkan Anda!

Non-negative matrix factorization (NMF)

Data non-negatif

Penerapan NMF pada artikel Wikipedia

Fitur NMF dari artikel Wikipedia

NMF merekonstruksi sampel

NMF mempelajari komponen yang dapat ditafsirkan

NMF mempelajari topik dokumen

Jelajahi himpunan data digit LED

NMF mempelajari bagian-bagian dari citra

PCA tidak mempelajari bagian-bagian

Membangun sistem rekomendasi menggunakan NMF

Artikel mana yang mirip dengan 'Cristiano Ronaldo'?

Rekomendasikan artis musik bagian I

Rekomendasikan artis musik bagian II

Unsupervised Learning in Python

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Unsupervised Learning in Python Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.