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Resumo do curso

  • Descubra como validar e interpretar resultados com dados sem rótulos;
  • Aprenda técnicas que irão te ajudar a interpretar informações de clusters;
  • Extraia informações sobre o comportamento de clientes utilizando dados de uma empresa de cartão de crédito;
  • Utilize o scikit-learn para gerar clusters e calcular diferentes métricas de validação;
  • Entenda a matemática por trás das métricas de validação: silhouette, davies bouldin e calinski harabasz.

Público alvo

Pessoas que querem extrair informações de clusters gerados com técnicas de aprendizado não-supervisionado.

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Última atualização

07/05/2020

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Instrutores

  • Thainá é engenheira de software, instrutora e doutora em ciência da computação. Gosta de ajudar os profissionais a tornar as atividades diárias mais automatizadas e compreensíveis. Estudou a aplicação de IA na engenharia de software e foi assistente de pesquisa na Universidade de Michigan durante um intercâmbio no doutorado. Lecionou para a graduação tecnologias web, como spring e angular. Adora e sabe java e python.

Conteúdo Detalhado

  1. Entendendo a dificuldade do aprendizado não-supervisionado

    • Revisando a classificação
    • Problema da falta de rótulos
  2. Obtendo os clusters

    • Obtendo a base de dados
    • Organizando os dados
    • Executando o clustering
  3. Entendendo os critérios e métricas de validação

    • Critérios de validação
    • Matemática do Silhouette
    • Calculando o Silhouette
  4. Entendendo e Calculando o Índice Davies-Bouldin

    • Matemática do Davies-Bouldin
    • Calculando o Davies-Bouldin
  5. Entendendo e calculando o Índice Calinski Harabasz

    • Matemática do Calinski
    • Calculando o Calinski
  6. Validando os clusters

    • A validação relativa
    • A estrutura dos clusters
    • A estabilidade dos clusters
  7. Visualizando os clusters

    • Gerando gráficos
    • Interpretação visual
  8. Entendendo os valores dos atributos no cluster

    • Descrevendo os atributos
    • Analisando os valores
    • Selecionando os atributos
    • Filtrando os valores
  9. Interpretando os clusters

    • Entendendo os padrões de cada cluster
    • Utilizando os clusters

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