Machine Learning: Unsupervised Learning

Aperçu

Le cours "Apprentissage automatique :

Apprentissage non supervisé", partie d'un trio de cours à Georgia Tech identifié sous le nom de CS7641, explore le monde fascinant de l'apprentissage non supervisé sans offrir de crédits de Georgia Tech aux participants.

Ce cours intermédiaire dévoile comment des plateformes comme Netflix prédisent vos préférences de films ou Amazon anticipe vos désirs d'achat en utilisant l'apprentissage non supervisé. Pilier de l'analyse de données et de la reconnaissance de motifs, l'apprentissage non supervisé permet de découvrir des structures inhérentes au sein de données non étiquetées.

Les apprenants exploreront des techniques telles que l'optimisation aléatoire, le regroupement et la sélection et la transformation des caractéristiques pour dévoiler ces motifs.

Cette partie, offerte en collaboration avec l'Institut Indien de Technologie de Kharagpur et fournie par Udacity, continue l'exploration de l'Intelligence Artificielle au sein de la série de cours de niveau Master en apprentissage automatique. Guidé par une approche conversationnelle entre les professeurs Charles Isbell de Georgia Tech et Michael Littman de l'Université Brown, le cours offre une expérience éducative unique et captivante en se concentrant sur les applications pratiques de l'apprentissage automatique.

Classé sous les catégories Apprentissage automatique et Apprentissage non supervisé, ce cours est indispensable pour ceux qui sont désireux de maîtriser l'art d'analyser et d'exploiter les structures de données grâce à des techniques avancées d'IA.

Enseigné par

Charles Isbell and Michael Littman

Sujets

united states