কোর্সের সারাংশ
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
আপনার এখন সক্ষম হওয়া উচিত:
- ML অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ক্লাস্টারিং বর্ণনা করুন।
- ক্লাস্টারিং ডেটার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলন এবং বিবেচনাগুলি অনুসরণ করুন।
- k-মানে অ্যালগরিদম ব্যবহার করুন।
- জনপ্রিয় ক্লাস্টারিং পদ্ধতির তুলনা করুন।
- তত্ত্বাবধানে এবং ম্যানুয়াল সাদৃশ্য পরিমাপের মধ্যে বেছে নিন, উপযুক্ত হিসাবে।
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-02-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-02-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003eThis training equips you with the ability to describe clustering in machine learning and understand its practical applications.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt guides you through best practices for data clustering and introduces the k-means algorithm for effective implementation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe training enables you to compare various clustering methods and make informed choices between supervised and manual similarity measures.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Course summary\n\n\u003cbr /\u003e\n\nYou should now be able to:\n\n- Describe clustering for ML applications.\n- Follow best practices and considerations for clustering data.\n- Employ the k-means algorithm.\n- Compare popular clustering approaches.\n- Choose between supervised and manual similarity measures, as appropriate."]]
