🌎 Data Without Labels: Practical unsupervised machine learning (2025)
🌎 Data Without Labels: Practical unsupervised machine learning (2025) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 применять методы кластеризации: k-means, иерархическую, DBSCAN — и выбирать между ними; 🔵 оценивать качество кластеров без размеченных данных; 🔵 снижать размерность через PCA, t-SNE и UMAP для анализа и визуализации; 🔵 строить обнаружение аномалий на непомеченных данных; 🔵 работать с рекомендательными подходами и поиском похожих объектов; 🔵 готовить признаки и масштабировать данные под алгоритмы без учителя. "Data Without Labels" — книга целиком про обучение без учителя: ту часть ML, что остаётся, когда размеченных данных нет, а именно так выглядит большинство реальных наборов. Рассчитана на аналитиков и ML-инженеров с базовым Python и знанием основ ML. ➡️ Скачать курс Архиватор