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
2,111 个评分
274 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. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

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.

AG

Nov 15, 2019

Очень интересный и более сложный курс по сравнению с предыдущим! Но!! Хотелось бы обновлений и дополнений по нейросетям (мало информации), а также не затронут TensorFlow, что не очень хорошо!

筛选依据:

176 - Обучение на размеченных данных 的 200 个评论(共 256 个)

创建者 Maria I

Sep 02, 2017

очень насыщенный и интересный курс

创建者 Мария Е Ч

May 04, 2018

Спасибо за курс!

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.

创建者 Ivan S

Sep 07, 2018

Замечательный курс! Очень помог в изучении и освоении алгоритмов обучения с учителем. Теперь чувствую себя более уверенно в работе с данными и их обработкой. Может, смогу сделать что-нибудь прикладное в данной области.

创建者 Alex Z

Oct 23, 2018

Отличный курс, спасибо!

创建者 Yevhen D

Aug 08, 2018

Отличный курс. Меньше чем за месяц появилось базовое понимание обучения на размеченных данных и принципов ML.

Много практики, грамотные преподаватели и качественные pdf сделали своё дело.

创建者 Иванин В А

Aug 09, 2018

Почти всё идеально, не хватило лишь чуть большего количества теоритического материала, в частности доказательств методов.

创建者 Данил А

Oct 13, 2018

Почему так мало Байеса? Очень надеюсь, что в практике его будет достаточно.

创建者 Vladislav K

Nov 17, 2018

Хороший курс для введения в машинное обучение. Знакомит с основными понятиями и со множеством алгоритмов машинного обучения, как и простых, так и не очень. Хочется отметить, что в курсе соблюдается баланс между теорией и практикой. Конечно, для получения более детального представления о некоторых алгоритмах придется воспользоваться другими источниками, но всю информацию в 5-ти недельный курс не уместить. Из минусов могу отметить только уж очень беглое рассмотрение нейронных сетей, оно явно носит лишь ознакомительный характер.

创建者 Mihail R

Oct 08, 2018

Хороший курс с практическими и теоретическими основами, советую

创建者 Gogolin V

Oct 09, 2018

Хороший 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 Гориненко А

Oct 04, 2018

Вау!

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 Юрасик Г А

May 10, 2019

Отличный курс! Спасибо его создателям!

创建者 Дивицкий Д Ю

Apr 15, 2019

Очень круто!

创建者 Pavel A

May 06, 2019

Замечательный курс для первичного знакомства с анализом данных, преподаватели стараются объяснить все максимально понятно для неподготовленного слушателя, ощущается их труд при составлении курса. Вся информация с лекций законспектрована, так что есть возможность всегда освежить знания, полученные при прохождении специализации. Огромноное спасибо авторам!

创建者 Песин М Г

Jun 20, 2019

Очень качественный курс

创建者 Зыбин А А

Jun 20, 2019

Сложно, но интересно.

Преподавателям большое спасибо за умение качественно и доступно подать материал.

创建者 Емчинов А В

Jul 01, 2019

Все очень полезно, интересно

Преподаватели составили интересные задания, конспекты - хорошо освятили курс

创建者 Alexey Z

Jul 12, 2019

Большое спасибо составителям курса и всем причастным!

创建者 Мельникова Е А

May 22, 2019

Отличный курс!

Не понравился только раздел про нейронные сети: рассмотрено очень поверхностно и абстрактно. Реального понимания задачи вообще не дало.

创建者 Sergey O

May 28, 2019

Отличный курс. Продолжаю идти по специализации

创建者 Renat S

Jul 16, 2019

Great course