Практичне Машинне Навчання Лк 3 - Навчання без вчителя

У цій лекції ми розглянемо навчання без вчителя – підхід у машинному навчанні, де модель знаходить структури у даних без міток.

🔹 Кластеризація – як групувати дані без попередніх знань про їхні категорії (алгоритми K-means, DBSCAN, MeanShift).
🔹 Зниження розмірності – як спрощувати дані, зберігаючи їхню інформативність (PCA, t-SNE).

Лекцію підготовлено в Харківському національному університеті радіоелектроніки (ХНУРЕ), кафедра автоматизації проєктування обчислювальної техніки (АПОТ).

💻 Посилання на google colab ноутбук ноутбук: https://colab.research.google.com/dri...

00:00 Інтро
01:01 Що таке навчання без вчителя?
03:44 Кластеризація
07:39 KMeans
18:42 Метод ліктя
24:03 MeanShift
30:52 DBSCAN
40:04 Зменшення розмірності
40:39 PCA
49:47 Зниження розмірності MNIST
54:46 t-SNE
01:00:45 Класифіцаця через кластеризацію