ML-For-Beginners/translations/ro/5-Clustering

Modele de clustering pentru învățarea automată

Clustering-ul este o sarcină de învățare automată ce caută să găsească obiecte care seamănă între ele și să le grupeze în grupuri numite clustere. Ceea ce diferențiază clustering-ul de alte abordări în învățarea automată este că lucrurile se întâmplă automat, de fapt, este corect să spunem că este opusul învățării supravegheate.

Subiect regional: modele de clustering pentru gusturile muzicale ale audienței din Nigeria 🎧

Audiența diversă din Nigeria are gusturi muzicale diverse. Folosind date extrase de pe Spotify (inspirat de acest articol), să aruncăm o privire la muzica populară în Nigeria. Acest set de date include informații despre scorul de 'danceabilitate', 'acusticitate', volumul sonor, 'vorbărie', popularitate și energie al diferitelor melodii. Va fi interesant să descoperim tipare în aceste date!

Fotografie de Marcela Laskoski pe Unsplash

În această serie de lecții, vei descoperi noi moduri de a analiza date folosind tehnici de clustering. Clustering-ul este deosebit de util când setul tău de date nu are etichete. Dacă are etichete, atunci tehnicile de clasificare precum cele învățate în lecțiile anterioare ar putea fi mai utile. Dar în cazurile în care cauți să grupezi date neetichetate, clustering-ul este o metodă excelentă pentru a descoperi tipare.

Există instrumente low-code utile care te pot ajuta să înveți despre lucrul cu modele de clustering. Încearcă Azure ML pentru această sarcină

Lecții

1. Introducere în clustering
2. Clustering K-Means

Mulțumiri

Aceste lecții au fost scrise cu 🎶 de Jen Looper cu recenzii utile oferite de Rishit Dagli și Muhammad Sakib Khan Inan.

Setul de date Nigerian Songs a fost preluat de pe Kaggle, extras de pe Spotify.

Exemplele utile de K-Means care au ajutat la crearea acestei lecții includ această explorare iris, acest notebook introductiv și acest exemplu ipotetic NGO.

---

Declinare a responsabilității: Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI Co-op Translator. În timp ce ne străduim pentru acuratețe, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa nativă trebuie considerat sursa autorizată. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un om. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care decurg din utilizarea acestei traduceri.