* Generate synthetic images using generative adversarial networks
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许多业内专家认为无监督学习是人工智能的下一个前沿领域,它可能是通用人工智能的关键。由于世界上大多数的数据都是无标签的,所以传统的监督学习无法应用。另一方面,无监督学习可以应用于无标签的数据集,以发现埋藏在数据深处的有意义的模式,这些模式对于人类来说可能是几乎不可能发现的。
作者Ankur Patel告诉你如何使用两个简单的、可用于生产的Python框架来应用无监督学习。Scikit-learn和使用Keras的TensorFlow。通过代码和实践案例,数据科学家将识别数据中难以找到的模式,并获得更深入的业务洞察力,检测异常情况,执行自动特征工程和选择,并生成合成数据集。你只需要编程和一些机器学习经验就可以开始了。
* 比较不同的机器学习方法的优缺点:监督、无监督和强化学习
* 设置和管理机器学习项目的端到端
* 构建一个异常检测系统来捕捉信用卡欺诈行为
* 将用户聚类为不同的同质群体
* 进行半监督学习
* 使用限制性玻尔兹曼机开发电影推荐系统
* 使用生成式对抗网络生成合成图像
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