Unsupervised Learning em Python

Imagine que você tem um conjunto de clientes com várias características, como idade, localização e histórico financeiro, e deseja descobrir padrões e agrupá-los em clusters. Ou talvez você tenha um conjunto de textos, como páginas da Wikipedia, e queira segmentá-los em categorias com base no conteúdo. Esse é o mundo do aprendizado não supervisionado, chamado assim porque você não orienta, ou supervisiona, a descoberta de padrões por meio de uma tarefa de previsão; em vez disso, revela estruturas ocultas a partir de dados sem rótulos. O aprendizado não supervisionado abrange diversas técnicas de Machine Learning, de clusterização à redução de dimensão e fatoração de matrizes. Neste curso, você vai aprender os fundamentos do aprendizado não supervisionado e implementar algoritmos essenciais usando scikit-learn e SciPy. Você vai aprender a fazer clustering, transformar, visualizar e extrair insights de conjuntos de dados sem rótulos, e vai encerrar o curso construindo um sistema de recomendação para sugerir artistas musicais populares.Os vídeos contêm transcrições ao vivo que você pode exibir clicando em "Show transcript" no canto inferior esquerdo dos vídeos. O glossário do curso está disponível à direita, na seção de recursos.Para obter créditos de CPE, você precisa concluir o curso e alcançar 70% na avaliação qualificada. Você pode acessar a avaliação clicando no destaque de créditos de CPE à direita.