38 lines
2.1 KiB
Markdown
38 lines
2.1 KiB
Markdown
# 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
|
||
|
||
1. [Классификация и кластеризация](notes/01_clustering_vs_classification.md)
|
||
2. [k-means, иерархическая кластеризация и DBSCAN](notes/02_clustering_algorithms.md)
|
||
3. [PCA, t-SNE, UMAP и визуализация размерности](notes/03_dimensionality_reduction.md)
|
||
4. [Поиск аномалий без надёжной разметки](notes/04_anomaly_detection.md)
|
||
|
||
Термины модуля: [`glossary.md`](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`](assignments/01_clustering.md) — Кластеризация разных геометрий
|
||
- [`assignments/02_embeddings.md`](assignments/02_embeddings.md) — Карта представлений
|
||
- [`assignments/03_anomaly.md`](assignments/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.
|