در حال حاضر محصولی در سبد خرید شما وجود ندارد.
Unsupervised learning is a type of machine learning where algorithms parse unlabeled data. The focus is not on sorting data into known categories but uncovering hidden patterns. Unsupervised learning plays a big role in modern marketing segmentation, fraud detection, and market basket analysis. This course shows how to use leading machine-learning techniques—cluster analysis, anomaly detection, and association rules—to get accurate, meaningful results from big data.
Instructor Keith McCormick reviews the most common clustering algorithms: hierarchical, k-means, BIRCH, and self-organizing maps (SOM). He uses the same algorithms for anomaly detection, with additional specialized functions available in IBM SPSS Modeler. He closes the course with a review of association rules and sequence detection, and also provides some resources for learning more.
All exercises are demonstrated in IBM SPSS Modeler and IBM SPSS Statistics, but the emphasis is on concepts, not the mechanics of the software.
در این روش نیاز به افزودن محصول به سبد خرید و تکمیل اطلاعات نیست و شما پس از وارد کردن ایمیل خود و طی کردن مراحل پرداخت لینک های دریافت محصولات را در ایمیل خود دریافت خواهید کرد.
Machine Learning and AI Foundations: Decision Trees with SPSS
آشنایی با بازگشت سرمایه ( ROI ) در سیستم های تحلیل و پیش بینی
Problem Identification and Solution Design for Data Scientists
آموزش ضروری تجزیه و تحلیل پیش نگر: داده کاوی
دوره یادگیری انجام پروژه های یادگیری ماشینی با KNIME
آموزش تحلیل های آماری بر اعضای هیئت مدیره
یادگیری ماشین و پایه های AI: تولید AI قابل توضیح AI (Xai) و راه حل های یادگیری ماشین قابل تفسیر
Introduction to Machine Learning with KNIME
Executive Guide to AutoML
Machine Learning & AI Foundations: Linear Regression
✨ تا ۷۰% تخفیف با شارژ کیف پول 🎁
مشاهده پلن ها