Поиск структуры в данных

Учимся изучать структуру данных, выявлять в них скрытые взаимосвязи и закономерности 

Поиск структуры в данных
4 недели4 недели
Бесплатное ознакомлениеБесплатное ознакомление
СертификатСертификат
РусскийРусский
МФТИ
Coursera

Описание:

В машинном обучении встречаются задачи, где нужно изучить структуру данных, найти в них скрытые взаимосвязи и закономерности. Например, нам может понадобиться описать каждого клиента банка с помощью меньшего количества переменных — для этого можно использовать методы понижения размерности, основанные на матричных разложениях. Такие методы пытаются сформировать новые признаки на основе старых, сохранив как можно больше информации в данных. Другим примером может служить задача тематического моделирования, в которой для набора текстов нужно построить модель, объясняющую процесс формирования этих текстов из небольшого количества тем.  

Такие задачи назвают обучением без учителя. В отличие от обучения с учителем, в них не предполагают восстановление зависимости между объектами и целевой переменной.   

Из этого курса вы узнаете об алгоритмах кластеризации данных, с помощью которых, например, можно искать группы схожих клиентов мобильного оператора. Вы научитесь строить матричные разложения и решать задачу тематического моделирования, понижать размерность данных, искать аномалии и визуализировать многомерные данные.
 

Программа курса:

  1. Кластеризация
  2. Понижение размерности и матричные разложения 
  3. Визуализация и поиск аномалий
  4. Тематическое моделирование