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許多行業(yè)專家都認為無監(jiān)督學習是人工智能的下一個前沿領域，可能是通用人工智能的關鍵。一方面，由于世界上大多數(shù)數(shù)據是無標簽的，無法應用傳統(tǒng)的有監(jiān)督學習；另一方面，無監(jiān)督學習可以應用于未標簽的數(shù)據集，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據中深藏的有意義模式，這些模式對于人類來說幾乎不可能被發(fā)現(xiàn)。
　　作者Ankur A.Patel為你展示了如何使用兩個簡單且可用于生產的Python框架實踐無監(jiān)督學習：Scikit-Learn和使用Keras的TensorFlow。通過代碼和實踐示例，數(shù)據科學家可以識別數(shù)據中難以找到的模式并獲得更深入的業(yè)務洞察，發(fā)現(xiàn)數(shù)據異常，執(zhí)行自動特征工程和模型選擇，以及生成合成數(shù)據集。你只需要一些Python編程和機器學習經驗就可以開始閱讀《Python無監(jiān)督學習實戰(zhàn)（影印版英文版）》了。
　　·比較不同機器學習方法的優(yōu)缺點：監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習
　　·建立和管理端到端的機器學習項目
　　·建立一個異常檢測系統(tǒng)以查出信用卡欺詐行為
　　·將用戶分組為不同的同質組
　　·執(zhí)行半監(jiān)督學習
　　·使用受限玻爾茲曼機開發(fā)電影推薦系統(tǒng)
　　·使用生成對抗網絡來生成合成圖像

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