O que você aprenderá_
- Descubra como validar e interpretar resultados com dados sem rótulos;
- Aprenda técnicas que irão te ajudar a interpretar informações de clusters;
- Extraia informações sobre o comportamento de clientes utilizando dados de uma empresa de cartão de crédito;
- Utilize o scikit-learn para gerar clusters e calcular diferentes métricas de validação;
- Entenda a matemática por trás das métricas de validação: silhouette, davies bouldin e calinski harabasz.
Público alvo_
Pessoas que querem extrair informações de clusters gerados com técnicas de aprendizado não-supervisionado.
Thainá Mariani
Thainá é engenheira de software, instrutora e doutora em ciência da computação. Gosta de ajudar os profissionais a tornar as atividades diárias mais automatizadas e compreensíveis. Estudou a aplicação de IA na engenharia de software e foi assistente de pesquisa na Universidade de Michigan durante um intercâmbio no doutorado. Lecionou para a graduação tecnologias web, como spring e angular. Adora e sabe java e python.
Curso atualizado em 30/10/2024
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Entendendo a dificuldade do aprendizado não-supervisionado
- Revisando a classificação
- Problema da falta de rótulos
Obtendo os clusters
- Obtendo a base de dados
- Organizando os dados
- Executando o clustering
Entendendo os critérios e métricas de validação
- Critérios de validação
- Matemática do Silhouette
- Calculando o Silhouette
Entendendo e Calculando o Índice Davies-Bouldin
- Matemática do Davies-Bouldin
- Calculando o Davies-Bouldin
Entendendo e calculando o Índice Calinski Harabasz
- Matemática do Calinski
- Calculando o Calinski
Validando os clusters
- A validação relativa
- A estrutura dos clusters
- A estabilidade dos clusters
Visualizando os clusters
- Gerando gráficos
- Interpretação visual
Entendendo os valores dos atributos no cluster
- Descrevendo os atributos
- Analisando os valores
- Selecionando os atributos
- Filtrando os valores
Interpretando os clusters
- Entendendo os padrões de cada cluster
- Utilizando os clusters
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Escola
Data Science
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Experiências de quem já mergulhou com a gente.
Boa didática, bons exemplos desenvolvidos, exercícios bem escritos e claros.
Clustering: extraindo padrões de dados
João Pedro Borsato Mendonça
Ótima didática, instrutora demonstrou bastante conhecimento. Os exemplos também foram muito bons e bastante aplicável no dia-a-dia.
Clustering: extraindo padrões de dados
Daiane Klein
Excelente! Bem explicado, bem detalhado, não ficou só chamando métodos a toa sem a gente entender o que ele faz e pra que. Gostei de ter explicado os cálculos, pois agora eu entendo o que o algoritmo esta buscando fazer, no que ele se baseia. Foi o mellhor curso da formação de ML que eu fiz. Parabéns!
Clustering: extraindo padrões de dados
Jaqueline Isabel Prass
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