Introduzione al clustering

Durata stimata del corso: 110 min

Obiettivi:

• Descrivere i casi d'uso del clustering nelle applicazioni di machine learning.
• Scegli la misura di somiglianza appropriata per un'analisi.
• Raggruppare i dati con l'algoritmo K-means.
• Valutare la qualità dei risultati del clustering.
• Riduci la dimensionalità nell'analisi del clustering con un autoencoder.

Prerequisiti

In questo corso si presuppone che tu abbia le seguenti conoscenze:

• Introduzione all'inquadratura dei problemi di machine learning o equivalente.
• Machine Learning Crash Course, tra cui Lavorare con i dati numerici e set di dati, generalizzazione e overfitting, o equivalente.