Riepilogo
In questo modulo si è appreso come è possibile usare il clustering per creare modelli di Machine Learning non supervisionati che raggruppano le osservazioni sui dati in cluster. È stato quindi usato il framework scikit-learn in Python per eseguire il training di un modello di clustering.
Sebbene scikit-learn sia un framework diffuso per la scrittura di codice per il training dei modelli di clustering, è anche possibile creare soluzioni di Machine Learning per il clustering usando gli strumenti grafici disponibili in Microsoft Azure Machine Learning. È possibile ottenere altre informazioni sullo sviluppo senza codice dei modelli di clustering usando Azure Machine Learning nel modulo Creare un modello di clustering tramite la finestra di progettazione di Azure Machine Learning.
Sfida: Raggruppare in cluster dati non etichettati
Dopo aver visto come si crea un modello di clustering, perché non provare da soli? Nel notebook Clustering Challenge è possibile trovare una sfida relativa alla creazione di un modello di clustering.
Nota
Il tempo necessario per portare a termine questa sfida facoltativa non è incluso nel tempo stimato per questo modulo. È possibile dedicare alla sfida tutto il tempo necessario.