Chevron Left
返回到 Обучение на размеченных данных

学生对 莫斯科物理科学与技术学院 提供的 Обучение на размеченных данных 的评价和反馈

4.8
1,977 个评分
260 个审阅

课程概述

Обучение на размеченных данных или обучение с учителем – это наиболее распространенный класс задач машинного обучения. К нему относятся те задачи, где нужно научиться предсказывать некоторую величину для любого объекта, имея конечное число примеров. Это может быть предсказание уровня пробок на участке дороги, определение возраста пользователя по его действиям в интернете, предсказание цены, по которой будет куплена подержанная машина. В этом курсе вы научитесь формулировать и, конечно, решать такие задачи. В центре нашего внимания будут успешно применяемые на практике алгоритмы классификации и регрессии: линейные модели, нейронные сети, решающие деревья и так далее. Особый акцент мы сделаем на такой мощной технике как построение композиций, которая позволяет существенно повысить качество отдельных алгоритмов и широко используется при решении прикладных задач. В частности, мы узнаем про случайные леса и про метод градиентного бустинга. Построение предсказывающих алгоритмов — это лишь часть работы при решении задачи анализа данных. Мы разберемся и с другими этапами: оценивание обобщающей способности алгоритмов, подбор параметров модели, выбор и подсчет метрик качества. Задания и видео курса разработаны на Python 2....

热门审阅

RN

Jan 21, 2017

Один из лучших курсов по обучению на размеченных данных. Немного расстраивали несбалансированность сложности домашних заданий и промежуточных проверок правильности подготовки данных в заданиях.

YD

Aug 08, 2018

Отличный курс. Меньше чем за месяц появилось базовое понимание обучения на размеченных данных и принципов ML.\n\nМного практики, грамотные преподаватели и качественные pdf сделали своё дело.

筛选依据:

26 - Обучение на размеченных данных 的 50 个评论(共 242 个)

创建者 Oleg P

Apr 29, 2016

Мне кажется, что реальная оценка этого курса на сегодняшний день (апрель 2016) - три бала.

Конечно, работа, проделанная создателями курса огромна. Фактически, создан с нуля курс на русском языке по машинному обучению, который охватывает основные темы машинного обучения, более того, зачастую дает больше деталей и математики, чем тот же курс от Andrew Ng. Также я считаю, что этот курс лучше, чем похожий курс от Яндекса. Лекции действительно имеют отношение к теории.

С другой стороны, если смотреть на этот курс, как на продукт среди других, доступных на курсере, то видны и его недостатки. Курс сырой: много недочетов, плохо сформулированных вопросов. Грейдер не принимает ответ, но если запустить тот же код, но в интернете (try jupiter), то вдруг все правильно. Недостатком я считаю и то, что авторы курса не очень активно участвуют в форуме.

Заключение: реальная оценка, по-моему, это 3. Среди русскоязычных курсов по машинному обучению это лучший курс, но если смотреть рационально, сравнивая с другими курсами (и не только по машинному обучению), то еще очень много надо над ним работать. Если авторы планируют развивать этот курс, я думаю, он может очень хорошим, действительно лучшим.

创建者 Резанов А Д

Jul 26, 2019

Курс хорош, но обладает рядом существенных проблем: нулевая поддержка курса (несуществующие ныне модули из sklearn, мертый pybrain, python 2.7 (который перестанет поддерживаться в следующем году), большая проблема получить поддержку на форуме от представителей курса) Можно было бы разбить последнюю неделю на две и увеличить количество материала по нейросетям и метрическим методам

创建者 Vlad B

Oct 14, 2016

Курс дает общее представление о машинном обучении. В заданиях много ошибок и инструкции к заданиям написаны нечетко, время тратится на понимание постановки задачи, а не на выполнение самого задания и приобретения каких-то навыков по обработке данных

创建者 Maria

Apr 18, 2016

Очень непонятные и запутанные объяснения. Понять может только человек, который уже проходил где-то весь этот материал.

创建者 Petr K

Dec 11, 2018

Отличный курс по соотношению глубины погружения и скорости продвижения. Живо, подробно, с практикой, позволяющей немного набить руку в sklearn и numpy. Чрезмерного разжевывания тоже нет - это все-таки все еще начало пути в Машинном Обучении.

创建者 Pavel P

Dec 13, 2018

Понравилось четкое и последовательное изложение тем. Спасибо!!

创建者 Denis U

Nov 28, 2018

great!

创建者 Artem D

Dec 02, 2018

Курс очень живой и интересный, очень доволен. Продолжу проходить специализацию.

5-ая неделя этого курса, как известно, не очень удачная, так что, просто примите ее такой, какая она есть :)

创建者 Vsevolod K

Jan 16, 2019

Great course from great professionals!

创建者 Абдразаков Л Р

Jan 04, 2019

Очень понравился данный курс! Здесь немало практики, что важно, чтобы усвоить материал, а также удобные конспекты, с которыми легче изучать. Спасибо большое создателям курса!

创建者 Роман Ч

Jan 17, 2019

Жалею, что уже прошел. Очень полезный курс!

创建者 Kate B

Jan 22, 2019

Очень хороший курс с глубоким и доступным математическим описанием основ ML по заданной теме. Спасибо создателям курса!

创建者 Sergey K

Feb 11, 2019

I have finally finished this course and am glad... no... i am happy. The course requires from participants a lot of effort.

This course is definitely a challenge. I congratulate all participants who have also come to the end. I also would like to appreciate the mentors whose help is very intense and the teaching staff for sharing their knowledge.

创建者 Kirill S

Feb 23, 2019

Хороший курс, единственное возражение лишь по поводу заданий пятой недели. Хотелось бы чего-то более детального и сложного.

创建者 Vladislav Z

Mar 23, 2019

cool

创建者 Николаев П В

Jan 31, 2019

Отличный курс, ранее имеющиеся знания четко расставил по полочкам. Плюс навык программирования на Питоне

创建者 Denis M

Feb 01, 2019

Great!

创建者 Дивицкий Д Ю

Apr 15, 2019

Очень круто!

创建者 Grigory P

Mar 13, 2019

Очень познавательно, просто. Ничего лишнего. Прекрасные лекторы

创建者 Булыгин М В

Mar 07, 2019

Действительно понятно и интересно! Спасибо!)

创建者 Красовский И В

Dec 05, 2018

Все необходимые навыки были получены, материал подаётся интересно

创建者 Баззаев А К

Jul 11, 2018

Отличный курс.

创建者 Петров И В

Sep 15, 2018

Курс был очень полезный. Изложение материала отличное. Были иногда непонятки с заданиями, но они решались. Единственная часть курса, которая не очень понравилась была посвящена нейросетям, лектор, на мой взгляд, не так качественно освятил эту тему, как другие лекторы остальные темы, а задание по ней делалось в не самой популярной библиотеке для построения нейронных сетей.

创建者 Yuriy Z

Sep 04, 2018

Лично для меня "Обучение на размеченных данных" был очень информативным курсом. До этого курса единственное что я умел делать на размеченных данных были нейронные сети. Благодаря этому курсу я узнал и попробовал лассо регрессию, ридж регрессию, решающие деревья, случайные леса. Очень сильно удивился увидев использование байесовской статистики для разделения данных. Сразу скажу, что вреия отведенное на курсы для меня оказалось неподйомным и над курсом я просидел значительно дольше чем запланировано.