सारांश
इस मॉड्यूल में, आपने सीखा कि क्लस्टरिंग का उपयोग असुरक्षित मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए कैसे किया जा सकता है जो डेटा अवलोकनों को समूहों में समूहित करता है। फिर आपने क्लस्टरिंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए पायथन में स्किकिट-लर्न फ्रेमवर्क का उपयोग किया।
जबकि स्किकिट-लर्न क्लस्टरिंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कोड लिखने के लिए एक लोकप्रिय ढांचा है, आप माइक्रोसॉफ्ट एज़ूर मशीन लर्निंग में ग्राफिकल टूल का उपयोग करके क्लस्टरिंग के लिए मशीन लर्निंग समाधान भी बना सकते हैं। आप Azure मशीन लर्निंग का उपयोग करके क्लस्टरिंग मॉडल के नो-कोड डेवलपमेंट के बारे में अधिक जान सकते हैं Azure मशीन लर्निंग डिज़ाइनर मॉड्यूल के साथ क्लस्टरिंग मॉडल बनाएँ।
चुनौती: क्लस्टर लेबल रहित डेटा
अब जब आपने देखा है कि क्लस्टरिंग मॉडल कैसे बनाया जाता है, तो अपने लिए प्रयास क्यों न करें? आपको क्लस्टरिंग चैलेंज नोटबुक में क्लस्टरिंग चुनौती मिलेगी!
नोट
इस वैकल्पिक चुनौती को पूरा करने का समय इस मॉड्यूल के अनुमानित समय में शामिल नहीं है - आप जितना चाहें उतना कम या ज्यादा समय इस पर खर्च कर सकते हैं!