2.1 KiB
2.1 KiB
Модуль 08. Обучение без учителя
Плановый срок: недели 17.
Цели
- понимать кластеризацию и её ограничения
- применять PCA, t-SNE и UMAP без неверных выводов
- работать с аномалиями и неразмеченными данными
Предварительные знания
Нужны расстояния, масштабирование признаков, собственные векторы/SVD и навыки честной оценки моделей.
Теория
- Классификация и кластеризация
- k-means, иерархическая кластеризация и DBSCAN
- PCA, t-SNE, UMAP и визуализация размерности
- Поиск аномалий без надёжной разметки
Термины модуля: glossary.md.
Для каждого урока: прочитайте теорию, воспроизведите ключевой пример своими руками и запишите три тезиса без подсказки. Формулы из этого модуля нужно уметь связать с кодом и наблюдаемым поведением модели.
Задания
assignments/01_clustering.md— Кластеризация разных геометрийassignments/02_embeddings.md— Карта представленийassignments/03_anomaly.md— Детектор аномалий
Завершение модуля
Модуль завершён, когда все задания удовлетворяют критериям приёмки, вы можете объяснить основные решения без ноутбука и получили review.