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Prática: Aprendizagem não supervisionada

Informações administrativas

Titulo Aprendizagem não supervisionada
Duração 60 mins
Módulo A
Tipo de aula Prático
Foco Prático — Modelação de IA
Tópico Análise de dados

Palavras-chave

Clustering, Ética, Normalização de Dados,

Objetivos de aprendizagem

Preparação prevista

Obrigatório para os Estudantes

  • Python
  • pandas

Facultativo para Estudantes

Nenhuma.

Referências e antecedentes para estudantes

Nenhuma.

Recomendado para professores

Nenhuma.

Materiais das aulas

Instruções para os professores

Este evento de aprendizagem consiste em tarefas laboratoriais que serão resolvidas pelos alunos com a ajuda do instrutor principal.

Pode basear esta aula em torno dos cadernos.

Calendário/horário

Duração (min) Descrição Conceitos Atividade Materiais
5 Conjunto de dados Programa de fidelidade Tesco DB, clientes, datas, gastos, dias da semana Prática Dados: DataSet_Tesco5000_withDaynum.csv
15 Agrupamento em 2D Observações com dados brutos, Kmeans com 2, 3, 4 clusters Bloco de notas, codificação Caderno: 03_Clustering_I
10 Agrupamento em 2D efeito da normalização de dados (MinMax/StandardScaler), Kmeans com 2, 3,... 25 clusters Bloco de notas, codificação Caderno: 03_Clustering_I
5 Centros de clusters lote de centros de custer: dados brutos vs. dados normalizados Bloco de notas, codificação Caderno: 03_Clustering_I
5 Agrupamento em função do dia da semana lote dependência de gastos vs dia-de-semana (Mon, Tue,...Sol) Bloco de notas, codificação Caderno: 03_Clustering_I
10 Agrupamento em função da visita mensal traçar os meses que os clientes preferem. efeito do tamanho do cluster. observações de clientes extremos Bloco de notas, codificação Caderno: 03_Clustering_I
10 Agrupamento: relacionar-se com ética relação com conjuntos de dados éticos ? ?

Agradecimentos

O programa de mestrado em IA centrado no ser humano foi cofinanciado pelo Mecanismo Interligar a Europa da União Europeia ao abrigo de subvenções CEF-TC-2020-1 Competências Digitais 2020-EU-IA-0068.