Machine Learning: Clustering & Retrieval

University of Washington via Coursera

Aperçu

Plongez dans le monde fascinant de l'apprentissage automatique avec le cours "Machine Learning : Clustering & Retrieval", proposé par la prestigieuse Université de Washington via Coursera. Ce cours est un phare pour ceux qui sont intrigués par l'intelligence artificielle, la programmation Python et les subtilités de l'apprentissage supervisé et non supervisé. Préparez-vous à explorer le domaine des algorithmes basés sur la similarité pour la récupération de documents, une compétence cruciale dans le paysage actuel axé sur les données.

Le cours entame un voyage à travers des études de cas critiques, comme trouver des documents similaires parmi des millions. Il met au défi les participants de définir la bonne notion de similarité et présente des stratégies efficaces pour récupérer des documents sans devoir fouiller d'énormes ensembles de données. Les étudiants apprendront les représentations structurées de documents, le clustering et les modèles à adhésion mixte tels que l'allocation de Dirichlet latente (LDA). De plus, le cours plonge dans la mise en œuvre de l'expectation maximization (EM) pour apprendre le clustering de documents et discute des méthodes de mise à l'échelle utilisant MapReduce.

À la fin, les participants seront en mesure de :

Créer un système de récupération de documents utilisant les k-plus proches voisins.
Comprendre et appliquer diverses métriques de similarité des données textuelles.
Optimiser la recherche des k-plus proches voisins en utilisant les KD-trees et les voisins approximatifs les plus proches avec le hachage sensible à la localité.
Discerner les différences entre les tâches d'apprentissage supervisé et non supervisé.
Regrouper les documents par topicalité en utilisant k-means et paralléliser k-means avec MapReduce.
Explorer le clustering probabiliste avec des modèles de mélange et ajuster un modèle de mélange gaussien via expectation maximization (EM).
S'engager avec la modélisation à adhésion mixte en employant l'allocation de Dirichlet latente (LDA).
Utiliser le Gibbs sampler pour des inférences et comparer les techniques d'initialisation pour des objectifs non convexes.
Acquérir une expérience pratique de la mise en œuvre de ces méthodologies en Python.

Ce cours cible non seulement les fondements théoriques de l'apprentissage automatique, mais met également un fort accent sur l'application pratique, ce qui en fait un chemin d'apprentissage idéal pour les individus visant à prospérer dans les domaines de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et au-delà. Inscrivez-vous aujourd'hui pour commencer votre voyage vers la maîtrise du clustering et de la récupération en apprentissage automatique.

Catégories : Cours sur l'Intelligence Artificielle, Cours Python, Cours d'Apprentissage Automatique, Cours d'Apprentissage Supervisé.