I. Aus Beispielen lernen

Unüberwachtes Lernen: Clustering


Wir haben bereits gesehen, dass Clustering eine typische Anwendung des unüberwachten Lernens ist. Es gibt verschiedene Algorithmen des unüberwachten Lernens, die wir zur Lösung von Clustering-Problemen einsetzen können.

Möchtest du mehr darüber erfahren, wie der bekannteste Algorithmus des unüberwachten Lernens verwendet wird, um nicht beschriftete Daten zu analysieren und ein Clustering-Modell zu entwickeln? Wir hoffen es!

Also sprechen wir über den K-Means-Algorithmus – eine weit verbreitete Technik des unüberwachten Lernens zur Lösung von Clustering-Problemen.

!     Hilf den Data Scientists, ein Problem mit einem unüberwachten Machine-Learning-Algorithmus zu lösen.
(Hinweis 1: Nach dem Start können Sie mit den kleinen schwarzen Pfeilen auf der linken und rechten Seite durch die Folien blättern. Hinweis 2: Falls das Buch auf deinem Bildschirm sehr groß dargestellt wird, empfehlen wir, herauszuzoomen. Unter Windows und Linux lautet die Tastenkombination:  Ctrl  +   - (Minus-Taste) und unter macOS lautet die Tastenkombination:  Command (⌘)  +  - ). 

 

 






Beantworten Sie die untenstehenden Fragen bitte erst, sobald Sie die obige Aufgabe abgeschlossen haben!



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