コースのまとめ

学習内容:

  • ML アプリケーションのクラスタリングを定義する。
  • クラスタリングの使用を選択する際のベスト プラクティスと考慮事項について説明します。
  • クラスタリング ワークフローに従います。
  • K 平均法アルゴリズムを使用してクラスタリングのニーズを満たす。
  • 一般的なクラスタリング アプローチを比較する。