Машинное обучение без учителя на Python: полный курс

🌟 Курс "Машинное обучение без учителя на Python" 🌟

🚀 Выигрываем хакатоны с помощью Python! 🚀

🔥 О что же вы узнаете в курсе: 🔥

Часть 1: Основы данных и модели машинного обучения

• Понимание задач машинного обучения.
• Первые шаги с данными: виды задач, их постановка.
• Фундаментальные основы построения моделей: линейная регрессия, решающие деревья и случайный лес.
• Ансамбли машинного обучения для минимизации предсказательной ошибки.

📊 Часть 2: Практические навыки ETL, предобработка данных и линейная регрессия

• Очистка и предобработка данных (ETL).
• Линейная регрессия для экстраполяции данных.
• Линейная регрессия с регуляризацией для выделения факторов.
• Информационные критерии понижения размерности: создание ансамбля для предсказания продолжительности жизни в России.

📈 Часть 3: Понижение размерности с Python

• Продвинутые методы и алгоритмы для понижения размерности данных:
  • Макроэкономические показатели как основы для предсказаний.
  • Стабилизация ансамблей понижения размерности.
• Изучение моделей кластеризации, включая K-средних, FOREL и GMM.
• Работа с расстоянием Махаланобиса, самоорганизующиеся карты Кохонена (SOM) и матрица Кирхгофа.

🏆 Часть 4: Продвинутая кластеризация и поиск аномалий

• Различия между DBSCAN, HDBSCAN и OPTICS.
• Использование rasпределенного нейронного газа для кластеризации.
• Обучение и использование модели COPOD.
• Создание iForest как расширенного леса изоляции.

🔧 Часть 5: Эксперименты с Хакатоном 2020

• Поиск аномалий и метрика pAUC.
• Тест Смирнова-Граббса на практике.
• Эллипсоидальная аппроксимация.
• Различия между LOF и ABOD.

🎓 Финал курса: Решение Хакатона 2020 года 🎓

• Объединение всех полученных знаний для решения настоящих задач Хакатонов.
• Применение теории и практики для создания эффективного проекта.
• Подготовка к участию в хакатонах с использованием Python и машинного обучения.

👨‍🏫 Ты почему-то новый в машинном обучении? 👩‍🎓

• Нет стресса! Проекты разработаны так, чтобы дать тебе уверенность в своих действиях.
• Поддержка сообщества и менторов всей пути вашего обучения.
• Интерактивные задания, которые помогут запечатлеть знания.

📅 Начни сегодня и стань экспертом в машинном обучении без учителя! 📅

Присоединяйся к нам, чтобы:

• Улучшить свои навыки Python.
• Понять основы машинного обучения.
• Применить алгоритмы кластеризации и поиска аномалий.
• Реализовать реальные проекты, такие как Хакатоны 2020.

🎉 Приветствуем тебя в мире машинного обучения! 🎉