Часть путешествия по Machine LearningНовыйПутьОбучение без учителя на Python
Находите группы, форму и выбивающиеся точки в данных без меток. Кластеризуйте, сжимайте и просматривайте реальные датасеты в scikit-learn и смотрите каждый результат на графике.
51 уроков51 задачи210 вопросов квиза
- Для начинающих
Помощь ИИ при написании кода
Практические интерактивные уроки
Тесты для проверки знаний
Бесплатный сертификат о прохождении
Программа
Этот раздел входит в путешествие по Machine Learning. В полной программе ещё больше разделов: кликни по любому превью ниже, чтобы открыть его на странице путешествия.
- Раздел 1Данные и графики60 уроков
- Раздел 2Статистика для машинного обучения64 уроков
- Раздел 3Обучение с учителем58 уроков
Раздел 4
Обучение без учителя
Начать разделНачатьНаходите структуру в данных без меток: k-means, иерархическая кластеризация и кластеризация по плотности, PCA для визуализации и сжатия множества признаков, а также обнаружение аномалий. В завершение — проект по исследованию набора данных с изображениями цифр.Поиск групп
5 уроков520Выбор k
5 уроков520Анализ кластеров
5 уроков520Иерархическая кластеризация
4 уроков415Кластеризация по плотности
4 уроков415Меньше измерений
5 уроков520PCA на практике
5 уроков520Обнаружение аномалий
5 уроков520Кластеры в работе
4 уроков415Проект: исследуем цифры
5 уроков525Итоговые задания
4 уроков420
Учитесь на практике
Пишите реальный код, работайте с базами данных, создавайте сайты и осваивайте ИИ-промпты. Наши интерактивные уроки охватывают все навыки, необходимые современным разработчикам.
Создайте свою серию
Будьте последовательны и наблюдайте за своим прогрессом! Отслеживайте ежедневную привычку программирования, защищайте свою серию с помощью дней заморозки и получайте награды за каждый день.
12 дней подряд
Возвращайтесь завтра, чтобы сохранить серию!
January 2026
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
Всё или ничего
День 5 из 7
Заморозка серии
2 left
Код где угодно
Возьмите свое путешествие по программированию с собой! Без настройки, без загрузок: просто откройте и начните программировать. Доступно на iOS, Android и Web с рейтингом 4.9 звезд.
Вы не одиноки
Соревнуйтесь в глобальных рейтингах, приглашайте друзей, чтобы получать награды, и празднуйте успехи друг друга. Программировать веселее с друзьями!
1
2
3
Зона продвиженияУчитесь как угодно
Читайте, слушайте, проверяйте себя, спрашивайте у ИИ или ищите то, что уже изучили. Каждый урок подстраивается под вас.
Переменная - это именованный контейнер, который хранит значение для последующего использования.
В Python вы создаёте её, написав имя, знак равенства и значение, которое нужно сохранить.
Значение может меняться. Переприсваивание просто направляет имя на новое значение.
Ваш сертификат
Получайте сертификаты за каждый завершенный курс. Добавьте их в свой профиль LinkedIn и резюме, чтобы продемонстрировать работодателям свои навыки программирования.
Сертификат о прохожденииОсновы Python
Добавить в LinkedInПочему стоит изучать обучение без учителя с Coddy
- Кластеризация, которую видно. Смотрите, как k-means двигает центры, читайте высоты слияний на дендрограмме и наблюдайте, как DBSCAN находит группы в форме полумесяцев, которые k-means режет пополам. В каждом уроке есть график, и ваш появляется на вкладке «Графики» при запуске.
- Основные методы: k-means, выбор k по методу локтя и коэффициенту силуэта, иерархическая кластеризация, DBSCAN, PCA и объяснённая дисперсия, isolation forest и local outlier factor, всё на scikit-learn.
- Результаты, которые можно объяснить. Вы описываете каждый кластер в реальных единицах, сравниваете кластеры с известными метками и даёте сегментам имена, с которыми бизнес может работать, а не останавливаетесь на списке номеров кластеров.
- 64 измерения, которые становятся видимыми: рукописные цифры на плоской карте, компоненты PCA в виде картинок и изображения, восстановленные из нескольких чисел.
Частые вопросы об обучении без учителя
Что такое обучение без учителя?
Обучение без учителя находит структуру в данных без меток. Никто не говорит модели правильный ответ; она ищет группы похожих строк (кластеризация), несколько направлений, которые сохраняют большую часть информации (снижение размерности), или строки, непохожие на остальные (поиск аномалий). Так изучают новый датасет, сегментируют клиентов или замечают мошенничество, пока его никто не разметил.
Какие есть примеры обучения без учителя?
Группировка покупателей по тому, что они покупают, сокращение цветов изображения до восьми главных, проекция 64-пиксельных изображений цифр на плоский график, поиск необычных показаний сервера и разделение измерений клеток на два типа без подсказки, где какой. Курс строит каждый из этих примеров.
Какие алгоритмы кластеризации и снижения размерности изучаются?
k-means с методом локтя и коэффициентом силуэта, агломеративная (иерархическая) кластеризация с дендрограммами, DBSCAN, PCA, isolation forest и local outlier factor. Вы также узнаете, почему сначала нужно масштабирование и когда каждый метод ломается, чтобы выбирать подходящий.
Как выбрать число кластеров?
Единственно верного ответа почти не бывает, поэтому курс учит трём способам посмотреть: локоть на кривой инерции, коэффициент силуэта и высоты слияний на дендрограмме. Затем вы проверяете кластеры в реальных единицах и спрашиваете себя, сможет ли человек дать им имена. k, при котором группы никто не может описать, это неправильное k.
Стоит ли сначала изучить обучение с учителем?
Сколько времени занимает раздел об обучении без учителя?
51 урок, около 8 или 9 часов в своём темпе: несколько недель по полчаса в день, включая проект с исследователем цифр и четыре финальных задания.
Можно ли изучить обучение без учителя бесплатно?
Да. Уроки, графики, подсказки ИИ и сертификат раздела бесплатны. С бесплатным аккаунтом можно проходить несколько уроков в день, а Pro снимает дневной лимит.
