خوشه‌ بندی در یادگیری ماشین چیست؟ + مفاهیم و کاربردها (فیلم آموزش رایگان)

خوشه‌بندی یکی از تکنیک‌های یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Learning) است که داده‌ها را بر اساس شباهت‌های ذاتی به گروه‌های مختلف تقسیم می‌کند. این روش در مواقعی که برچسب‌گذاری داده‌ها دشوار یا غیرممکن است، بسیار کاربردی خواهد بود. الگوریتم‌های مختلفی برای خوشه‌بندی وجود دارند که از جمله مهم‌ترین آن‌ها می‌توان به K-Means، DBSCAN و Hierarchical Clustering اشاره کرد. کاربردهای خوشه‌بندی خوشه‌بندی در حوزه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله: بازاریابی دیجیتال: دسته‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید زیست‌شناسی: خوشه‌بندی ژن‌ها و پروتئین‌ها بینایی کامپیوتر: تشخیص الگوها در تصاویر و ویدئوها تحلیل شبکه‌های اجتماعی: شناسایی گروه‌های کاربری و رفتار کاربران کشف ناهنجاری‌ها (Anomaly Detection): شناسایی تراکنش‌های مشکوک بانکی و تقلب در داده‌ها در این فرادرس چه چیزی یاد می‌گیریم؟ در این آموزش، ابتدا مفهوم خوشه‌بندی و اهمیت آن در تحلیل داده‌ها را بررسی خواهیم کرد. سپس با الگوریتم‌های مختلف خوشه‌بندی آشنا می‌شویم و نحوه پیاده‌سازی و استفاده از آن‌ها در مسائل واقعی را آموزش خواهیم داد. در نهایت، یک نمونه پروژه عملی خوشه‌بندی را بررسی کرده و نحوه استفاده از این تکنیک در دنیای واقعی را توضیح می‌دهیم.

فرادرس

علی نجم‌آبادی‌زاده