在最新的分享中，Kirk Borne 探討了無監督學習的基本概念與實用算法。他強調了數據清理在處理結構化和非結構化數據（如文本和圖像）中的重要性。此外，他介紹了多種聚類算法，包括 K-means、層次聚類、DBSCAN、Gaussian 混合模型及譜聚類，這些技術能有效地將數據分組。Borne 也提到降維技術，如主成分分析（PCA）、奇異值分解（SVD）、多維縮放及 t-SNE，這些方法有助於簡化數據集的複雜性。 另外，他還探討了關聯規則算法，如 aPriori、ECLAT 和 SPADE，這些算法能夠揭示數據之間的潛在關聯。Borne 也分享了如何構建神經網絡，包括生成對抗網絡（GANs）和自編碼器，並介紹了使用 Python 工具（如 scikit-learn、numpy、Pandas、matplotlib、Seaborn、Keras、TensorFlow 和 Flask）進行數據處理的技巧。最後，他強調了選擇合適算法和將無監督學習應用於生產環境的重要性，並提出了維護和更新機器學習解決方案的建議。