Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
สมมติว่าคุณมีข้อมูลลูกค้าที่มีลักษณะหลากหลาย เช่น อายุ ที่อยู่ และประวัติทางการเงิน แล้วต้องการค้นหารูปแบบและจัดกลุ่มพวกเขา หรืออาจมีชุดข้อความ เช่น บทความจาก Wikipedia และต้องการแบ่งหมวดหมู่ตามเนื้อหา นี่คือโลกของ Unsupervised Learning ซึ่งได้ชื่อนี้เพราะไม่มีการกำหนดทิศทางการค้นหารูปแบบด้วยงานทำนายใด ๆ แต่เป็นการค้นพบโครงสร้างที่ซ่อนอยู่จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ Unsupervised Learning ครอบคลุมเทคนิคหลากหลายในการเรียนรู้ของเครื่อง ตั้งแต่การจัดกลุ่ม (clustering) ไปจนถึงการลดมิติข้อมูล (dimension reduction) และการแยกตัวประกอบเมทริกซ์ (matrix factorization) ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของ Unsupervised Learning และนำอัลกอริทึมที่สำคัญมาใช้งานด้วย scikit-learn และ SciPy รวมถึงการจัดกลุ่ม แปลงข้อมูล แสดงผลด้วยภาพ และดึงข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ และปิดท้ายด้วยการสร้างระบบแนะนำสำหรับแนะนำศิลปินเพลงยอดนิยมวิดีโอมีคำบรรยายสดที่สามารถดูได้โดยคลิก "Show transcript" ที่มุมล่างซ้ายของวิดีโอ
คำศัพท์ของคอร์สอยู่ในส่วนแหล่งข้อมูลทางด้านขวาหากต้องการรับหน่วยกิต CPE ต้องเรียนจบคอร์สและได้คะแนนอย่างน้อย 70% ในการประเมินที่กำหนด สามารถไปที่การประเมินได้โดยคลิกที่ส่วน CPE credits ทางด้านขวา
ข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
การจัดกลุ่มเพื่อสำรวจชุดข้อมูล
เรียนรู้วิธีค้นหากลุ่ม (clusters) ที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูล เมื่อจบบทนี้ คุณจะสามารถจัดกลุ่มบริษัทต่าง ๆ โดยใช้ราคาหุ้น และแยกแยะสายพันธุ์สิ่งมีชีวิตด้วยการจัดกลุ่มจากข้อมูลการวัด
- การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน50 XP
- มีกี่ Cluster?50 XP
- การจัดกลุ่มจุดใน 2D100 XP
- ตรวจสอบผลการจัดกลุ่ม100 XP
- การประเมินผลการจัดกลุ่ม50 XP
- ควรแบ่งเมล็ดพืชเป็นกี่คลัสเตอร์?100 XP
- ประเมินผลการจัดกลุ่มเมล็ดพืช100 XP
- การแปลงฟีเจอร์เพื่อให้ได้การจัดกลุ่มที่ดียิ่งขึ้น50 XP
- การปรับสเกลข้อมูลปลาสำหรับการจัดกลุ่ม100 XP
- การจัดกลุ่มข้อมูลปลา100 XP
- จัดกลุ่มหุ้นด้วย KMeans100 XP
- หุ้นกลุ่มไหนเคลื่อนไหวไปในทิศทางเดียวกัน?100 XP
2
การแสดงผลด้วย Hierarchical Clustering และ t-SNE
ในบทนี้ คุณจะได้เรียนรู้เทคนิค Unsupervised Learning 2 แบบสำหรับการแสดงผลข้อมูล ได้แก่ Hierarchical Clustering และ t-SNE โดย Hierarchical Clustering จะรวมตัวอย่างข้อมูลเข้าเป็นกลุ่มที่ใหญ่ขึ้นเรื่อย ๆ และแสดงผลลัพธ์เป็นโครงสร้างแบบต้นไม้ ส่วน t-SNE จะแมปตัวอย่างข้อมูลลงในพื้นที่ 2 มิติ เพื่อให้มองเห็นความใกล้ชิดระหว่างตัวอย่างต่าง ๆ ได้
3
การลดความสัมพันธ์ของข้อมูลและการลดมิติ
การลดมิติข้อมูลจะสรุปชุดข้อมูลโดยอาศัยรูปแบบที่พบบ่อย ในบทนี้ คุณจะได้เรียนรู้เทคนิคการลดมิติที่เป็นพื้นฐานที่สุด นั่นคือ "Principal Component Analysis" ("PCA") PCA มักถูกนำมาใช้ก่อนกระบวนการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (supervised learning) เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถในการ generalize ของโมเดล นอกจากนี้ยังมีประโยชน์กับ Unsupervised Learning ด้วย ตัวอย่างเช่น คุณจะใช้ PCA แบบหนึ่งในการจัดกลุ่มบทความ Wikipedia ตามเนื้อหา
4
การค้นหา Features ที่ตีความได้
ในบทนี้ คุณจะได้เรียนรู้เทคนิคการลดมิติข้อมูลที่เรียกว่า "Non-negative matrix factorization" ("NMF") ซึ่งแสดงตัวอย่างข้อมูลในรูปของส่วนประกอบที่ตีความได้ เช่น แสดงเอกสารในรูปของหัวข้อต่าง ๆ และแสดงรูปภาพในรูปของรูปแบบที่ปรากฏบ่อย นอกจากนี้คุณยังจะได้เรียนรู้การใช้ NMF สร้างระบบแนะนำ ที่สามารถแนะนำบทความที่น่าสนใจหรือศิลปินเพลงที่ตรงกับประวัติการฟังของคุณได้
Unsupervised Learning ใน Python
เรียนจบแล้ว
