Обучение без учителя

Основа с Junior

Кластеризация, снижение размерности и поиск аномалий.

Критерии освоения

Практика. Сегментировать клиентов k-means по поведенческим признакам и описать сегменты для бизнеса.

Практика. Найти аномальные транзакции Isolation Forest и сравнить с моделью на размеченных данных по PR-AUC.

Как работает k-means и как выбрать число кластеров? Junior
K-means итеративно: расставить k центров, отнести каждую точку к ближайшему центру, пересчитать центры как средние своих точек — повторять до стабилизации. Число k выбирают…
Что такое PCA и зачем снижать размерность данных? Middle
PCA находит новые оси — главные компоненты — вдоль которых данные изменяются сильнее всего, и проецирует данные на первые несколько из них. Применение: сжатие признаков, борьба с…
Как искать аномалии в данных, например мошеннические транзакции? Middle
Если есть размеченные случаи — это классификация с сильным дисбалансом: бустинг, метрики PR-AUC и полнота при заданной доле ложных тревог, порог по стоимости ошибок. Если разметки…

Закрытая бета

На живом собеседовании sotto слышит вопрос интервьюера и показывает короткий ответ и план. Оставьте контакт — пришлём доступ и промокод.