Машинное обучение: кластеризация и аномалии на Python

🚀 Машинное обучение: Кластеризация и Аномалии на Python

🎓 Прокачайтесь в машинном обучении без учителя! Исследуйте, как выделять кластеры в данных и искать аномалии с использованием Python. Это ваш шанс углубиться в одну из самых интересных и потребовательных областей данной области знаний! 🧠

📚 Cерия курсов "Машинное обучение без учителя" продолжает экспериментировать и открывать новые горизонты машинного обучения. На этом курсе вы найдете ответы на вопросы: "Как начать работу с кластеризацией? Какие методы поиска аномалий я могу использовать?" 🖥️

Курс состоит из четырех частей:

1. Основы данных и машинного обучения:

   • Понимание задач машинного обучения.
   • Введение в метрики и модели.
   • Изучение линейной регрессии и ансамблей машинного обучения.
   • Работа с данными и подготовка для моделирования.

2. Базовые методы кластеризации:

   • Исследование внешних и внутренних метрик кластеризации.
   • Практический опыт с K-средних, FOREL, агломеративной кластеризации, GMM и расстоянием Махаланобиса.
   • Создание модели кластеризации на основе исходных данных.

3. Продвинутая кластеризация:

   • Разработка и понимание моделей DBSCAN, HDBSCAN, OPTICS и распространения близости.
   • Эксперименты с расширяющимся нейронным газом и SOM.
   • Изучение матрицы Кирхгофа и спектральной кластеризации.
   • Сбор ансамбля моделей кластеризации.

4. Поиск аномалий:

   • Осознание поиска аномалий и метрики pAUC.
   • Применение теста Смирнова-Граббса.
   • Эллипсоидальная аппроксимация и различия между LOF и ABOD.
   • Работа с моделью COPOD и создание iForest.

🏆 Заключение курса: Вы примените полученные знания на реальном проекте – задаче Хакатона 2020 года. Это будет ваш шанс продемонстрировать все, что вы освоили, и показать свои новые навыки в действии!

Не забывайте: 📫 Чтобы начать обучение, отправьте письмо на support@ittensive.com с названием курса "Машинное обучение: Кластеризация и Аномалии на Python" или группы курсов, по желаемом.

🚀 Присоединяйтесь к нам и превратите данные в золото с помощью машинного обучения! 📊