"生成式AI、预测算法、欺诈检测以及许多其他分析任务依赖于廉价且丰富的无标签数据。无标签数据上的机器学习——即无监督学习——将原始文本、图像和数字转化为关于客户的洞察、准确的计算机视觉以及用于训练人工智能模型的高质量数据集。本书将展示如何实现这一切。

《无标签数据处理：关键算法与模型实现》聚焦于无监督学习的数学基础、算法以及实际应用。书中通过详细注释的Python代码，提供了来自零售、航空和银行领域的实际案例。你将探索聚类和降维等核心技术，以及自编码器和生成对抗网络（GAN）等高级话题。在学习过程中，你将了解如何将无监督学习应用于商业领域，并发现如何从零开始开发完整的机器学习模型。

本书主要内容

?掌握无监督学习算法

?实际商业应用

?构建AI训练数据集

?探索自编码器和生成对抗网络（GAN）的应用"