Unsupervised learning в ML

📌 Заполни анкету прямо сейчас и получи чек-лист «15 самых популярных вопросов с собеседований и ответы на них» Анкета предзаписи: https://vk.cc/cO375f Курс «База ML»: https://clck.ru/3Q7B5f Курс «ML в бизнесе»: https://clck.ru/3Q7B5f Telegram MLinside: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6 У вас есть данные, но нет разметки и кажется, что с ними невозможно работать? На самом деле именно в таких данных часто скрывается наибольшая ценность. В этом видео, Александр Дубейковский (ML-Engineer Авито, ex-Yandex, эксперт MLinside) рассказывает, как извлекать реальную пользу из неразмеченных данных и почему они часто оказываются недооценённым активом компаний. Вы узнаете, что такое обучение без учителя, как оно работает на практике и какие задачи позволяет решать, когда нет готовых меток или их слишком дорого создавать. Видео будет полезно: • Начинающим ML-специалистам и Data Scientist • ML- и DS-специалистам уровня junior–middle • Аналитикам и продуктовым специалистам • Тимлидам и техническим менеджерам • Тем, кто работает с большими массивами данных без чёткой структуры Спикер: Александр Дубейковский — ML-эксперт, экс-Яндекс, Авито, преподаватель и ментор MLinside. Наш курс «База ML» помогает войти в индустрию, получить реальный проект в портфолио и подготовиться к первому собеседованию. #машинноеобучение #datascience #mlinside #карьера #ML2026 #Unsupervisedlearning Если вам понравилось видео — поставьте лайк и подпишитесь на канал MLinside. Здесь выходят честные видео о рынке IT, карьере в ML и машинном обучении без лишней воды. Таймкоды: 0:00 – Введение 0:20 – Про не размеченные данные 1:46 – Про обучение без учителя 2:48 – Про кластеризацию 3:29 – Про снижение размерности 4:06 – Про поиск аномалий 4:36 – Про ассоциации и правила 5:03 – Слово от Виктора Кантора 6:27 – Когда использовать обучение без учителя 6:56 – Заключение #ML #базаML