Practical: Unsupervised Learning

Practical: Unsupervised Learning

Administrative information

Title Unsupervised Learning
Duration 60 mins
Module A
Lesson Type Practical
Focus Practical - AI Modelling
Topic Data analysis

 

Keywords

Clustering, Ethics, Data normalization,

 

Learning Goals

  • learn basics of unsupervised learning

 

Obligatory for Students

  • Python
  • pandas

Optional for Students

None.

References and background for students:

None.

Recommended for Teachers

None.

 

Lesson Materials

 

The materials of this learning event are available under CC BY-NC-SA 4.0.

 

Instructions for Teachers

This learning event consist of laboratory tasks that shall be solved by the students with the help of the leading instructor.

You can base this class around the notebooks.

Outline/time schedule

 
Duration (min) Description Concepts Activity Material
5 Dataset Tesco loyalty program DB, customers, dates, spend, days of week Practice Data: DataSet_Tesco5000_withDaynum.csv
15 Clustering in 2D Observations with raw data, Kmeans with 2, 3, 4 clusters Notebook, coding Notebook: 03_Clustering_I
10 Clustering in 2D effect of data normalization (MinMax / StandardScaler), Kmeans with 2, 3, ... 25 clusters Notebook, coding Notebook: 03_Clustering_I
5 Cluster centers plot custer centers: raw vs normalized data Notebook, coding Notebook: 03_Clustering_I
5 Clustering depending on day of week plot dependence of spending vs day-of-week (Mon, Tue, ...Sun) Notebook, coding Notebook: 03_Clustering_I
10 Clustering depending on monthly visit plot which months do the customers prefer. effect of cluster size. observations of extreme customers Notebook, coding Notebook: 03_Clustering_I  
10 Clustering: relate to ethics relation to ethical datasets ? ?

 

More information

Click here for an overview of all lesson plans of the master human centred AI

Please visit the home page of the consortium HCAIM

Acknowledgements

The Human-Centered AI Masters programme was co-financed by the Connecting Europe Facility of the European Union Under Grant №CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.

The materials of this learning event are available under CC BY-NC-SA 4.0

 

The HCAIM consortium consists of three excellence centres, three SMEs and four Universities

HCAIM Consortium

  • Het arrangement Practical: Unsupervised Learning is gemaakt met Wikiwijs van Kennisnet. Wikiwijs is hét onderwijsplatform waar je leermiddelen zoekt, maakt en deelt.

    Auteur
    HCAIM Consortium
    Laatst gewijzigd
    2024-05-15 11:08:03
    Licentie

    Dit lesmateriaal is gepubliceerd onder de Creative Commons Naamsvermelding-GelijkDelen 4.0 Internationale licentie. Dit houdt in dat je onder de voorwaarde van naamsvermelding en publicatie onder dezelfde licentie vrij bent om:

    • het werk te delen - te kopiëren, te verspreiden en door te geven via elk medium of bestandsformaat
    • het werk te bewerken - te remixen, te veranderen en afgeleide werken te maken
    • voor alle doeleinden, inclusief commerciële doeleinden.

    Meer informatie over de CC Naamsvermelding-GelijkDelen 4.0 Internationale licentie.

    Aanvullende informatie over dit lesmateriaal

    Van dit lesmateriaal is de volgende aanvullende informatie beschikbaar:

    Toelichting
    .
    Eindgebruiker
    leerling/student
    Moeilijkheidsgraad
    gemiddeld
    Studiebelasting
    4 uur en 0 minuten

    Gebruikte Wikiwijs Arrangementen

    HCAIM Consortium. (z.d.).

    Acknowledgement

    https://maken.wikiwijs.nl/198386/Acknowledgement

    HCAIM Consortium. (z.d.).

    Lecture: Duty Ethics

    https://maken.wikiwijs.nl/198966/Lecture__Duty_Ethics

  • Gebruik
    Weergave
  • Wikiwijs is een dienst van