機械学習：クラスタリングと検索
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5月, 2021
コースについて：
機械学習の問題の中で、クラスタリングと検索などの教師なし学習の問題は、解決が最も困難であり、機械学習の実践者が武器として身に着けられる最も柔軟で便利なツールの1つです。このコースは、一見組織化されておらず、ラベルが付けられていないデータから重要な情報を抽出することを説明します。多くの場合、データサイエンティストを支援する分析ツールとして、または監視対象プロセスがより良い結果を得るのを支援する補助ツールとして使用されます。
学習目的：
- クラスタリングと検索の概念を理解する
- 最近傍探索アルゴリズムを理解する
- k平均法アルゴリズムの概念と機能を理解する
- 混合モデルの概念を理解する
- 混合メンバーシップモデル作成と潜在的ディリクレ配分法を組み合わせた方法を理解する
- クラスタリング問題の別のアプローチを理解する
