機械学習:クラスタリングと検索

機械学習:クラスタリングと検索

Machine Learning
20
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

Course Content

Time: 41 hours

モジュール1:クラスタリングアルゴリズムの基礎  0/0

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モジュール2:k平均法によるクラスタリング  0/0

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課題1:検索した映画に類似した映画を推薦するシステムを構築する  0/0

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モジュール3:混合モデル  0/0

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モジュール4:潜在的ディリクレ配分法による混合メンバーシップモデル作成  0/0

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