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現在位置: 艾鍗學院數位課程 AI人工智慧系列課程非監督式學習

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為什麼要學這門課 ? 

非監督式學習(Unsupervised Learning)在機器學習領域扮演著一個重要的角色,它的核心特點是能夠自動地對未經標記的數據進行分類(Classification)或分群(Clustering),而不需要事先知道數據的類別或結構。這種學習方式依賴模型自行辨識數據中的相似性和關聯性,為我們提供了一個強大的工具,以更深入地理解和利用未知數據的內在結構。

非監督學習的主要應用領域有哪些? 聚類分析(Cluster Analysis)是非監督學習的一個重要應用。當我們面對大量的數據時,它能幫助我們將相似的數據點分為不同的群組。例如,在零售業中,這可用於識別擁有相似購買習慣的客戶,以便更精準地制定促銷策略和產品推廣方案。 關聯規則(Association Rule)可從大量的銷售數據中找出潛在的商品關聯,例如,如果一個顧客購買了某種產品,那麼他們也有可能購買另一種產品。這有助於商家建立更具吸引力的商品組合和促銷活動。異常檢測 (Anomaly Detection)檢測與正常數據分布不同的異常數據。在監控系統、金融詐騙檢測等領域有廣泛應用。降維(Dimensionality Reduction)能夠減少數據的特徵維度,同時保留數據的主要結構,被應用在可視化、特徵提取、噪聲過濾等方面。推薦系統(Recommendation System)則是分析用戶過去的行為和偏好,為他們提供個性化的建議,例如,推薦音樂、電影、商品或文章。這使得用戶能夠更容易地發現他們可能感興趣的內容,同時也促進了交叉銷售和用戶參與。此課程將帶你快速掌握各種非監督式學習演算法,並使用scikit-learn實作應用。

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課程特色
  1. 帶你快速掌握非監督式學習 – Data Mining資料探勘,探索資料的秘密,結合自身領域,運用數據探索有用資訊,挖掘商機、解決問題,在各產業發光發熱。
  2. 面對大量的資料數據,標記無疑是個大工程,學會善用非監督式學習,讓AI助你發現數據中的規律和關聯。
  3. 有助於iPAS巨量資料分析師iPAS機器學習工程師能力鑑定證照考試準備。
課程目標
  1. 掌握非監督式學習演算法,包括分群、關聯規則、維度縮減和推薦系統。
  2. 了解不平衡資料的處理方法。
  3. 會使用scikit-learn,了解如何應用這些演算法。
  4. 能以Python實作演算法以提升程式實戰能力。
教學方式
  • 投影片講授及配合程式實例進行演練
  • 有課堂練習
適合對象

資料分析師 | 數據工程師 | AI工程師 | 機器學習工程師 |
巨量資料分析師 | 軟體工程師 | 演算法工程師 |
商業數據分析師 | AI應用工程師 | AI產品經理

背景知識

建議具有下列知識基礎尤佳

  1. 基礎Python程式設計能力
  2. 基礎機器學習

課程菜單
  • 課程總時數:20小時
  • 觀看天數:30天
  • 精編教材:
    • 精編講義、範例程式碼
    • 詳細Code 解說且程式範例檔案分類整理
    • 線上助教系統
  • Data Analysis
    • Overview of Data Analysis
    • Importance of EDA
  • Anomaly Detection
    • Handling Imbalanced Data
    • Evaluation Metrics for Anomaly Detection
      • Precision-Recall Curve (PR Curve)
      • Area Under the Curve (AUC)
    • Anomaly Detection using Supervised Learning
    • Supervised vs. Unsupervised Anomaly Detection
  • Dimensionality Reduction with PCA
    • Introduction to Dimensionality Reduction
    • Principal Component Analysis (PCA) Algorithm
    • Anomaly Detection using PCA
  • Clustering Algorithms
    • Introduction to Clustering
    • K-Means Algorithm
    • Evaluating Clustering Results
    • Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC) Algorithm
    • DBSCAN Algorithm
    • HDBSCAN Algorithm
  • Association Rule Algorithms
    • Apriori Algorithm
    • FP-Growth Algorithm
    • Eclat Algorithm
  • Recommender Systems
    • Introduction to Recommender Systems
    • Collaborative Filtering
      • User-Based Collaborative Filtering
      • Item-Based Collaborative Filtering
    • Matrix Factorization/Decomposition Methods
課程影片預覽

【課程預覽1】

【課程預覽2】

師資團隊

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Joseph老師

  ▶ 台灣大學電機工程系博士研究
▶ 上市網通科技公司/資深軟體工程師
▶ 嵌入式Linux系統 / ARM Boot Loader / 資料結構及演算法 / PCB Layout / MCU 韌體設計 / Linux 驅動程式 / Linux系統程式 / 網路通訊協定 / 機器學習 / 深度學習 / 電腦視覺開發

更多延伸學習
數位課程特色

 

6 point 4

課程諮詢

如對此課程有興趣,歡迎留下您的資料,或撥服務專線(02)2316-7736,將會有課程顧問為您解說詳細資訊,也可以參考課程組合優惠唷!