Добро пожаловать на курс "Поиск структуры в данных"! В этом курсе вы узнаете про задачи машинного обучения, в которых требуется не предсказать целевую переменную, а найти некоторые внутренние закономерности в данных — например, сгруппировать объекты по схожести, или определить наиболее важные признаки. В первом модуле мы изучим задачу кластеризации, направленную на поиск групп близких объектов. Вы узнаете про основные подходы к её решению, а также узнаете, как можно выбрать хороший алгоритм кластеризации, не имея правильных ответов.

В предыдущем модуле мы обсуждали, как кластеризовать объекты, а в этом модуле займёмся признаками. Нередко возникают ситуации, в которых далеко не все признаки нужны для решения задачи — или же нужны все, но при этом их слишком много. В этом случае нужно перейти в новое признаковое пространство меньшей размерности. Для этого можно либо отбирать наиболее важные признаки, либо порождать новые на основе исходных — мы обсудим оба подхода. В частности, мы разберёмся с методом главных компонент, который используется в самых разных задачах машинного обучения. Затем мы перейдём к матричным разложениям — мы изучим несколько методов, позволяющих получить приближение исходной матрицы в виде произведения нескольких матриц меньшей размерности. Такая аппроксимация часто используется в задачах машинного обучения, например, для понижения размерности данных, восстановления пропущенных значений в матрицах и построения рекомендательных систем.

Добро пожаловать на третью неделю курса! В ней мы обсудим две задачи: обнаружение аномалий и визуализация данных. Обнаружение аномалий направлено на поиск объектов, которые являются особенными в некотором смысле. Например, это могут объекты с такими значениями признаков, которые далеки от имеющихся в обучающей выборке — вполне ожидаемо, что на таких объектах модель выдаст очень плохие прогнозы. Вы узнаете, как можно формально дать определение аномалий и с помощью каких методов можно решать задачу их поиска. Вторая задача, о которой мы поговорим — это визуализация, то есть отображение многомерной выборки в пространство размерности два или три. В теории визуализация близка к понижению размерности — но за счёт того, что нам нужно найти всего два или три признака, можно использовать очень сложные нелинейные методы.