Chevron Left
返回到 Введение в машинное обучение

学生对 俄罗斯国家研究型高等经济大学 提供的 Введение в машинное обучение 的评价和反馈

4.6
2,408 个评分
493 条评论

课程概述

Не так давно получил распространение термин «большие данные», обозначивший новую прикладную область — поиск способов автоматического быстрого анализа огромных объёмов разнородной информации. Наука о больших данных ещё только оформляется, но уже сейчас она очень востребована — и в будущем будет востребована только больше. С её помощью можно решать невероятные задачи: оценивать состояние печени по кардиограмме, предсказывать зарплату по описанию вакансии, предлагать пользователю музыку на основании его анкеты в интернете. Большими данными может оказаться что угодно: результаты научных экспериментов, логи банковских транзакций, метеорологические наблюдения, профили в социальных сетях — словом, всё, что может быть полезно проанализировать. Самым перспективным подходом к анализу больших данных считается применение машинного обучения — набора методов, благодаря которым компьютер может находить в массивах изначально неизвестные взаимосвязи и закономерности. На факультете компьютерных наук ВШЭ и в Школе анализа данных есть люди, активно использующие машинное обучение и разрабатывающие новые подходы к нему. Именно они — преподаватели этого курса. В онлайн курсе вы изучите основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения — в основном речь пойдёт о классификации, регрессии и кластеризации. Узнаете об основных методах машинного обучения и их особенностях, научитесь оценивать качество моделей — и решать, подходит ли модель для решения конкретной задачи. Наконец, познакомитесь с современными библиотеками, в которых реализованы обсуждаемые модели и методы оценки их качества. Для работы мы будем использовать реальные данные из реальных задач. Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах. Для выполнения практических заданий потребуются базовые навыки программирования на языке Python. Задания рассчитаны на использование этого языка и его библиотек numpy, pandas и scikit-learn. Чтобы успешно завершить курс, нужно набрать проходную сумму баллов за тесты и практические задания, а также выполнить финальный проект, посвящённый решению прикладной задачи анализа данных. Мы уверены, что этот курс будет полезен каждому, кто хочет постичь искусство предсказательного моделирования и освоить интеллектуальный анализ данных. Появились технические трудности? Обращайтесь на адрес: coursera@hse.ru...

热门审阅

AA
Jun 14, 2016

Хороший курс без лишнего. Некоторые методы, предлагаемые в заданиях не оптимальны с точки зрения затрат ресурсов компьютера и времени программиста, но, надеюсь, с новыми сессиями будет развитие курса.

AL
Sep 24, 2018

Понравилось отсутствие "разжевывания" материала, короткие и информативные видео-лекции, довольно интересные задания. Курс дал начальное понимание основных принципов и направлений в ML.

筛选依据:

226 - Введение в машинное обучение 的 250 个评论(共 477 个)

创建者 Евгений П

Mar 29, 2016

Отличный курс!

Введение в Python не было бы лишним.

创建者 Eugene M

Jul 7, 2017

Отличный курс, дает хорошее понимание что такое ML

创建者 Konstantin T

Mar 11, 2016

Отличный курс. Очень хорошие практические задания.

创建者 Трегубов А В

Mar 17, 2019

все должны пройти этот курс, прекрасно для начала

创建者 Alexey P

Feb 14, 2016

Сложно и интересно. Мне важно видео со субтитрами

创建者 Матвиюк А С

Aug 22, 2021

Большая благодарность за данный курс создателям.

创建者 Ваганов Н

Jun 3, 2019

Спасибо Константину Воронцову за чудесные лекции

创建者 Лунёв А Ю

Dec 2, 2017

Спасибо большое, особенно за практическую часть!

创建者 Дубинич А И

May 31, 2017

Прекрасный курс дающий базовые понятия и навыки!

创建者 Орлов А В

Apr 29, 2019

Отличный курс для введения в Машинное обучение.

创建者 Alexey T

Apr 4, 2016

Классный курс, отлично дополняет курс Andrew Ng

创建者 Valentin

Mar 12, 2016

Очень хороший вводный курс в машинное обучение.

创建者 Винокуров М В

Feb 9, 2016

У преподавателя речь очень грамотно поставлена.

创建者 Шаланкин М Д

Apr 8, 2019

Отличный курс для введения в основные понятия.

创建者 Рычков А Ф

Oct 14, 2018

Спасибо. Насыщенный курс, даже для "введения".

创建者 Евгений Р

Jan 4, 2021

Очень хороший курс для базового понимания ML.

创建者 Daniel

Jul 27, 2017

Хорошее введение в основы машинного обучения.

创建者 Фатуллаева А В к

Oct 4, 2019

Спасибо за такое замечательное приложение!!!

创建者 Vladimir Y

Mar 20, 2019

Понравилось делать руками градиентный спуск.

创建者 Anton K

Nov 26, 2018

для начала - очень неплохой курс, рекомендую

创建者 Albina S

Jan 29, 2018

Хорошие курс по введению в машинное обучение

创建者 Alexander O

Oct 19, 2017

Отличный курс! Он познакомил меня с Kaggle!

创建者 Starukhin Y A

Nov 27, 2016

Highly recommend this course for beginners!

创建者 Anton P

Sep 14, 2017

Excellent course with lot of practice. 5/5

创建者 Oksana D

Jan 19, 2017

Спасибо за замечательные домашние задания.