Кластеризация - это обучение без учителя 🎓
Бывает обучение с учителем, когда у нас есть, например, картинки или текст, и сказано, к какому классу они относятся, например, обращение в техподдержку
И обучение без учителя, когда у нас есть куча данных, но нет правильных ответов, и мы хотим понять, есть ли в этих данных какие-то закономерности
🌎 Яркий пример кластеризации: если взять всех животных на планете Земля, то их можно кластеризовать, и выяснится, что некоторые из них - кошки, некоторые - собаки, некоторые - птицы, некоторые - крокодилы и так далее
Кластеризация используется регулярно в ситуациях, когда у нас есть много данных
Мы будем разбирать с вами кластеризацию обращений к нашему нейро-куратору, то есть мне действительно хочется понять, какие есть устойчивые классы того, с чем обращаются наши студенты 👀
📊 Например, кто-то просит разобрать ошибку в коде, а кто-то спрашивает про Python, кто-то - про компьютерное зрение и так далее
Будут вот такие устойчивые кластеры запросов
Мы в будущем сможем благодаря этому мониторить:
❓ Как идёт статистика по кластерам запросов
❓ Нет ли такого, что вдруг увеличивается процент запросов по какому-то из этих кластеров и в целом видеть, что вас интересует
Потому что промониторить сразу 1000 обращений студентов сложно, а увидеть по кластерам, какой процент запросов на какую тему, мы очень быстро сможем
Приходите в понедельник, 15 июля в 19:00 🦾
Будем разбираться с интересной темой кластеризации
Обязательно регистрируйтесь 👇👇👇 https://neural-university.ru/baza_web_08072024?utm_source=webinar&utm_medium=13072024&utm_campaign=smm
Присоединяйтесь к ОК, чтобы подписаться на группу и комментировать публикации.
Нет комментариев