Chevron Left
返回到 Поиск структуры в данных

Поиск структуры в данных, Moscow Institute of Physics and Technology

4.7
892 个评分
98 个审阅

课程信息

В машинном обучении встречаются задачи, где нужно изучить структуру данных, найти в них скрытые взаимосвязи и закономерности. Например, нам может понадобиться описать каждого клиента банка с помощью меньшего количества переменных — для этого можно использовать методы понижения размерности, основанные на матричных разложениях. Такие методы пытаются сформировать новые признаки на основе старых, сохранив как можно больше информации в данных. Другим примером может служить задача тематического моделирования, в которой для набора текстов нужно построить модель, объясняющую процесс формирования этих текстов из небольшого количества тем. Такие задачи назвают обучением без учителя. В отличие от обучения с учителем, в них не предполагают восстановление зависимости между объектами и целевой переменной. Из этого курса вы узнаете об алгоритмах кластеризации данных, с помощью которых, например, можно искать группы схожих клиентов мобильного оператора. Вы научитесь строить матричные разложения и решать задачу тематического моделирования, понижать размерность данных, искать аномалии и визуализировать многомерные данные....

热门审阅

创建者 KT

Jun 01, 2016

Отличны курс! Спасибо большое создателям! Отличная подача материала, хорошие практические примеры и вообще всё просто классно! Категорически рекомендую, в том числе начинающим :)

创建者 TY

Mar 16, 2017

Последняя неделя этого курса была значительно сложнее всего, что было раньше, но это того стоило. Пока лучший курс из всех, что я знаю на эту тему.

筛选依据:

93 个审阅

创建者 Лавренов Дмитрий Владимирович

Dec 09, 2018

Доволен первыми тремя неделями и категорически недоволен последней, 4й. Как минимум из-за отвратительного задания по программированию.

Тем не менее, большое спасибо за курс!

创建者 YaMolekula

Dec 08, 2018

Задания слишком простые

创建者 Rustem Yulaev

Dec 01, 2018

Классный курс, но есть проблемы с домашками

创建者 Gorbatsevich Ivan

Nov 07, 2018

ок

创建者 Konstantin Avramenko

Oct 31, 2018

Хорошая теоретическая основа, видео. Но задания все пора обновлять. Используются старые версии библиотек. В видео по установке и работе с библиотеками сильно устаревшая информация. Впрочем, это не сильно мешает понять тематическое моделирование.

创建者 Курочка Александр Юрьевич

Oct 29, 2018

Не удается установить Bigartm

创建者 Рядовиков Антон Васильевич

Sep 14, 2018

Курс достаточно насыщен. Понятно, что что трудно сделать его полнее без увеличения длительности. Из пожеланий, хотелось бы больше ссылок на описания алгоритмов. Возможно, есть статьи на русском языке. Да, просьба здесь и дальше: в конспектах указывать англоязычные термины и ссылки на базовые статьи. Спасибо))!

创建者 Ivan Smirnov

Sep 07, 2018

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

创建者 Гаврилова Диана Евгеньевна

Aug 07, 2018

Замечательный курс, очень понравились приглашенные лекторы.

创建者 Андрей

Aug 05, 2018

Большое спасибо авторам и преподавателям!