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
1,358 个评分
145 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 04, 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 09, 2017

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

筛选依据:

76 - Поиск структуры в данных 的 100 个评论(共 139 个)

创建者 Жмылев О Н

May 13, 2019

Отличный курс!

创建者 Alex S

Mar 20, 2017

Отличный курс!

创建者 Eldar M

Jan 26, 2017

Отличный курс!

创建者 Alex K

Nov 16, 2017

воронцов топ

创建者 Taranov G

Nov 08, 2016

Great course

创建者 Лунев И С

Jan 11, 2020

Супер!

创建者 Seilov T

Sep 23, 2017

Супер!

创建者 Karazeev A A

Oct 07, 2016

Cool!

创建者 Цхондия Г А

Nov 24, 2017

cool

创建者 Gorbatsevich I

Nov 07, 2018

ок

创建者 Grigory S

Jun 09, 2016

5+

创建者 Николай М

Jul 02, 2019

.

创建者 Sergey

Mar 19, 2019

Good course. Outstanding choice of topics. The most prominent techniques for clustering are covered in an easy-to-read way. I especially enjoyed the last week's theory on processing texts. It's awesome that the authors have included the references for further reading; I've downloaded those, and now I'm looking forward to read it soon.

As usual for this set of courses, I have mixed feelings with regard to the programming assignments. From those, I mostly mastered installing various versions of Python packages. On the other hand, it can be viewed as a nice hands-on training in using the built-in functions for clustering purposes, and running some general Python routines, such as list comprehension etc. This way, it totally fits my personal goals, and I'm moving on to the next course.

创建者 Пономарев М А

Aug 15, 2019

Курс хороший, но многие материалы несколько устарели, приходится ковыряться в обсуждениях для решения проблем которые не должны возникать при решении заданий. Устаревшие библиотеки, ответы вычисленные с использованием более свежих версий не принимаются, проблемы с установкой старых версий и тд. Да и питон 2й версии прекратит поддержку к концу года. То, что кто то из составителей привык использовать в работе 2ю версию не означает что студентам следует изучать материал на ее примере, в скором времени им, с большей вероятностью, пригодится именно 3я.Стоило бы обновить задания под актуальные версии, сами лекции актуальность не теряют.

创建者 Окольнов Ю В

Jun 23, 2018

Интересный курс по теме, которая (я надеюсь) будет полезна в практической работе.Преподаватели хорошие, но иногда было видно, что либо они недостаточно потренировались на камеру, либо стеснялись. Т.е. словесная подача была недостаточно гладкой. Это мешает сфокусироваться и внимать.Последнее задание оказалось необязательным, и я уже не узнаю - проверит ли его кто-нибудь хоть когда-нибудь :)Предпоследнее задание было не особо сложным - но пришлось переустанавливать GenSim несколько раз, чтобы подбить ответы к грейдеру. Это ужасно. Нужно внести все вариации ответов, получаемых с разным gensim в грейдер!

创建者 Sergei B

Aug 04, 2016

Этому курсу поставлю "четверочку". Предыдущие два более интересные и продуманные. Третий курс получился каким-то слишком поверхностным. Сам материал очень нужный и полезный, но уж слишком "по верхам". Хочется, чтобы некоторые темы разбирали более глубоко и последовательно - от простого к сложному. Не всегда можно обойтись коротеньким видео - лучше записать больше уроков, и толку будет больше.

Но все равно я доволен. Пройдя три курса, я уже могу решать реальные задачи.

创建者 Kasatkina I

Dec 28, 2019

Мне понравился этот курс (как и все предыдущие), но показалось очень неудобным, что на 4-й неделе в задании с использованием gensim ответы принимаются только с использованием устаревшей версии 2.3.0 для Python 2 (при этом в описании задания указано, что примутся с версией 3.5.0, но это не так): пришлось делать много танцев с бубнами вокруг переустановок разных версий, и это заняло неоправданно много времени. В целом курс очень хороший. Большое спасибо авторам.

创建者 Голубев К О

Aug 26, 2017

В некоторых заданиях не хватает конкретики. В частности, задача по BigARTM из-за обновленной до 0.8.3 версии библиотеки работает несколько по-другому. Также хотелось бы больше задач по программированию по теме кластеризации. В конспектах пяти-восьми лекций, отображаемых на видео можно заметить ошибки/опечатки, вводящие в заблуждение. Хотелось бы, чтобы конспект был чище.

Тем не менее, курс отличный, дает очень много полезной информации. Ставлю твердую 4.

创建者 Саркисов А Р

Dec 06, 2019

Необычайно непродуман последний блок про тематическое моделирование. Катавасия с версиями пакетов для сдачи задания - отдельный минус. Уже второй курс подряд все блоки, кроме последнего на 5/5, а последний портит всю картину. Материал подается в не самой удобной форме ( особенно, что касается нейронных сетей и баесовских методов из прошлого курса).

创建者 Michael N

Jun 25, 2017

Очень полезный курс. Хотя по сравнению с 1, 2 и 4 показался местами пустоватым.

Практические тесты мало помогают усвоить материал, т.к. зачастую их можно решить просто бездумно дургая соответствующие API

Однако теоретическая часть выше всяких похвал.

创建者 Alexander A

Mar 25, 2017

Установка BigARTM меняется. Видео сделано по предыдущей версии. Вместо видео лучше бы была PDF с подробными инструкциями. В ролике приведён пример идеальной ситуации. Хотелось бы, чтобы в ролике разбирались типичные ошибки установки.

创建者 Макеева Д В

Jun 15, 2018

было бы здорово, если бы создатели курса перезаливали информацию по мере изменений состава пакетов. так, например, BigARTM уже совершенно не соответствует тому, что говорится в курсе: ни установка, ни пример работы с данным пакетом.

创建者 Konstantin C

Apr 02, 2018

Тематическое моделирование довольно сложно для понимания и требует много дополнительного времени на изучение. Возможно, стоит пересмотреть этот раздел: упростить изложение либо растянуть на две и более недели обучения.

创建者 Сотников Г Д

Jun 11, 2017

Курс, на мой взгляд, уступает предыдущим двум. В целом мне понравилось, однако некоторые шероховатости в его составлении испортили впечатление. Советую пройти и ознакомиться! Подталкивает к интересным размышлениям.

创建者 Юрков А М

Jun 10, 2019

всё чаще появляются задания, где ответ зависит от версии библиотек

(хотелось бы чтоб грейдер принимал аналогичные ответы по заданиям из актуальных версий библиотек, а не 1-3 летней давности)