Chevron Left
返回到 Поиск структуры в данных

学生对 莫斯科物理科学与技术学院 提供的 Поиск структуры в данных 的评价和反馈

4.7
1,435 个评分
162 条评论

课程概述

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. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

热门审阅

PK
May 3, 2018

Отличный вводный курс, как и вся специализация. Доступно и понятно изложены все базовые вещи, которые могут потребоваться в повседневной деятельности в качестве data scientist.

AA
Jan 8, 2017

Интересный курс, замечательные преподаватели. Есть моменты когда лекция довольно сложная, а тест простой, это оставляет тревожное ощущение недоученности :)

筛选依据:

51 - Поиск структуры в данных 的 75 个评论(共 156 个)

创建者 Anatoli Y

Apr 6, 2017

Прекрасный курс, интересные практические задания, самостоятельно построенный тематический навигатор

创建者 Alexander G

Oct 26, 2019

The course is interesting and worth to be completed, but it does seem a little bit outdated to me.

创建者 Ilnur G

Feb 3, 2018

Отличный курс! Есть лишь одно замечание: стоит обновить грейдер под актуальные версии библиотек.

创建者 Sergey M

May 20, 2016

Интересный курс для тех, кто на практике закрепить умение анализировать различные наборы данных.

创建者 Алекс Г

Nov 24, 2017

Очень полезный курс! Жаль знания математики не позволяют глубоко понять излагаемый материал.

创建者 Alexander

Feb 6, 2021

Хороший курс, интересные насыщенные задания с привязкой к реальным задачам из бизнеса.

创建者 Igor I

Jun 8, 2016

Можно немножко больше теории. А то как то и не то и не то. Задачки очень интересные

创建者 Григорий У

Sep 12, 2019

Последнее задание не соответствует нынешней версии Bigartm. А так всё отлично.

创建者 Роман А

Jul 9, 2017

Отличный курс!

Замечательные преподаватели, интереснейший материал и задания!

创建者 Ilya P

Oct 2, 2017

Отличный курс! Хорошие лекции и интересные задания по программированию.

创建者 Рафис Ф

Feb 25, 2021

Данный курс понравился. Достаточное количество практических задач.

创建者 Елфимов Д И

Nov 21, 2017

Замечательный курс, в прочем, как и все в данной специализации!

创建者 Гаврилова Д Е

Aug 7, 2018

Замечательный курс, очень понравились приглашенные лекторы.

创建者 Valentina C

Apr 5, 2017

Замечательный, хотелось бы еще больше знаний и практики.

创建者 Renat A

Oct 9, 2017

Авторы продолжают серию отличных курсов. Рекомендую!

创建者 Александр В Е

Aug 11, 2019

Все очень доступно объясняется. Мне курс понравился

创建者 Рамиль Р Б

Apr 5, 2018

Супер лекции, непонятно почему кто-то жалуется.

创建者 Dmytro M

Feb 12, 2017

Отличный курс. Громадная благодарность авторам

创建者 Аникин С А

Nov 11, 2016

Погружение в тему с головой, было интересно.

创建者 Андрей В К

Aug 5, 2018

Большое спасибо авторам и преподавателям!

创建者 Kirill M

Sep 11, 2016

Отличное введение в обудение без учителя.

创建者 Tkachenko D

Aug 8, 2017

Довольно увлекательный и непростой курс

创建者 Аверин А В

Dec 5, 2019

Добрый вечер! Курс очень понравился!

创建者 Коломиец Д В

Jan 31, 2018

Классный курс, спасибо вам друзья!

创建者 Шевкунов К С

Jan 10, 2018

Хороший курс, в стиле предыдущих.