Pythonで学ぶ教師なし学習

例えば、年齢や居住地、購買履歴など、さまざまな特徴を持つ顧客のデータから、共通のパターンを見つけてクラスター分けたいとします。あるいは、Wikipediaの記事のような大量の文章を、その内容ごとにカテゴリへ分類したいとします。これが教師なし学習の世界です。あらかじめ予測の正解を教えて（指導して）パターンを見つけさせるのではなく、ラベル（正解）の付いていないデータの中から、隠された共通の構造を自力で探し出すため、このように呼ばれています。教師なし学習には、クラスタリングから次元削減、行列分解まで、機械学習のさまざまな手法があります。このコースでは、教師なし学習の基礎を学び、scikit-learnとSciPyを使って基本的なアルゴリズムを実装します。ラベルのないデータセットをクラスタリング、変換、可視化し、そこから情報を見つける方法を学びます。そして最後に、人気の音楽アーティストをおすすめするレコメンドシステムを構築します。動画左下の「サイドパネルを表示」をクリックすると、文字起こしが表示できます。 コースの用語集は、右側のリソースセクションで確認できます。CPEクレジットを取得するには、コースを修了し、対象の評価テストで70%以上の点数を獲得する必要があります。右側の「CPEクレジット」から、テストを受けてください。