One of the most useful areas in machine learning is discovering hidden patterns from unlabeled data. Add the fundamentals of this in-demand skill to your Data Science toolkit. In this course, we will learn selected unsupervised learning methods for dimensionality reduction, clustering, and learning latent features. We will also focus on real-world applications such as recommender systems with hands-on examples of product recommendation algorithms.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python
oferecido por


Informações sobre o curso
Calculus, Linear algebra, Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn.
O que você vai aprender
Explain what unsupervised learning is, and list methods used in unsupervised learning.
List and explain algorithms for various matrix factorization methods, and what each is used for.
List and explain algorithms for various matrix factorization methods, and what each is used for.
Habilidades que você terá
- Dimensionality Reduction
- Unsupervised Learning
- Cluster Analysis
- Recommender Systems
- Matrix Factorization
Calculus, Linear algebra, Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn.
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Comece a trabalhar para obter o seu diploma
Programa - O que você aprenderá com este curso
Unsupervised Learning Intro
Clustering
Recommender System
Matrix Factorization
Sobre Programa de cursos integrados Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python

Perguntas Frequentes – FAQ
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