此课程适用人群: Этот курс предназначен для тех, кто хочет начать знакомство с машинным обучением и уже владеет необходимой математической базой: математическим анализом, линейной алгеброй, теорией вероятностей. Мы объясним основные методы обучения с учителем, разберём постановки задач и способы оценивания качества решения. Курс может быть интересен как для тех, кто изучает анализ данных и хочет профессионально применять его на практике, так и для тех, кто хочет разобраться для себя, в чём заключается машинное обучение.


制作方:   Moscow Institute of Physics and Technology

  • Евгений Рябенко

    教学方:    Евгений Рябенко, кандидат физико-математических наук, доцент

    факультет управления и прикладной математики

  • Евгений Соколов

    教学方:    Евгений Соколов, преподаватель, руководитель исследовательской группы

    Yandex Data Factory

  • Виктор Кантор

    教学方:    Виктор Кантор, преподаватель, руководитель исследовательской группы

    Yandex Data Factory

  • Эмели Драль

    教学方:    Эмели Драль, преподаватель, руководитель исследовательской группы

    Yandex Data Factory

  • Константин Воронцов

    教学方:    Константин Воронцов, доктор физико-математических наук, профессор

    Кафедра интеллектуальных систем
Basic Info
LevelIntermediate
Language
Russian
How To PassPass all graded assignments to complete the course.
User Ratings
4.8 stars
Average User Rating 4.8See what learners said
授课大纲

常见问题解答
运作方式
课程作业
课程作业

每门课程都像是一本互动的教科书,具有预先录制的视频、测验和项目。

来自同学的帮助
来自同学的帮助

与其他成千上万的学生相联系,对想法进行辩论,讨论课程材料,并寻求帮助来掌握概念。

证书
证书

获得正式认证的作业,并与朋友、同事和雇主分享您的成功。

制作方
Moscow Institute of Physics and Technology
价格
旁听购买课程
访问课程材料

可用

可用

访问评分的材料

不可用

可用

收到最终成绩

不可用

可用

获得可共享的证书

不可用

可用

评分和审阅
已评分 4.8,总共 5 个 428 评分

Велика разница между преподавателями. Особенно неудачно, на мой взгляд, освещались темы Байесовской классификации и регресии и метрические алгоритмы

Все отлично, но 5-ю неделю лучше разбить на два модуля.

Очень плотный и полезный курс:)

Курс хорош.