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:

401 - Введение в машинное обучение 的 425 个评论(共 477 个)

创建者 Andrey Z

Jul 17, 2019

Some lessons are too math-detailed. It would be better to introduce more realistic examples to explain ideas behind

创建者 Sergey B

Mar 10, 2016

Курс хороший, но присутствует дисбаланс в теории и практике. Но в целом, как введение, очень даже хорошо.

创建者 Leonid G

Oct 15, 2016

Отличный курс.

Не поставил 5, потому что частенько дается теория не подкрепленная объяснениями.

创建者 Васильченко Ю В

May 18, 2020

Курс неплохой, но информации в лекциях зачастую недостаточно для выполнения практических работ

创建者 Ted K

Aug 29, 2017

Теория тяжела без высшего математического/опыта в индустрии, но практические задания хорошие.

创建者 Alexey K

Mar 8, 2016

Too complex lectures for novices, too easy assignments for experienced python programmers.

创建者 Стас З

Jan 6, 2018

Хороший курс, дает начальное представление о предмете и побуждает двигаться дальше :)

创建者 Anton V

Feb 22, 2016

Thank you for this course. It helps me learn a lot of interesting about Data Science.

创建者 Novoselov D

Jul 10, 2017

Целевая аудитория не определена. Курс плавает по уровню от лекции к лекции.

创建者 Ваня М

Sep 4, 2017

Все круто, но заданий по нейронкам хотя бы на базовом уровне не хватает

创建者 Andrey M

Apr 21, 2016

Спасибо! за прекрасно проведенное время и знания которые я получил =)

创建者 Ольга Э

Sep 13, 2018

Увы, у меня нет математической основы для прохождения курса

创建者 Konstantin S

Jul 31, 2017

Несомненно полезный курс для новичков в машинном обучении.

创建者 Nikita C

Dec 10, 2017

Okay-ish курс для начинающих

Но в целом, мне понравилось

创建者 Арсений Г

Jan 30, 2016

К сожалению пока не хватает практических примеров.

创建者 Philipp K

Mar 8, 2016

Хороший курс, но мало связи теории и практики.

创建者 Totyshev Y I

May 26, 2018

Сложно для новичка и очень много сухой теории

创建者 Evgeniy P

Mar 21, 2016

Not bad for introduction in Machine Learning

创建者 Mark O

Jul 26, 2017

Теории невероятно больше чем практического

创建者 Алексин А А

Jan 23, 2018

спасибо за такой обучающий вводный курс)

创建者 Oleg

Nov 10, 2016

Explanations are not always transparent.

创建者 Leo B

Sep 11, 2016

Вполне пристойное введение в предмет.

创建者 Vladimir M

Dec 18, 2016

Теория немного оторвана от практики

创建者 Шубин Н Ю

Sep 3, 2018

Спасибо! Было познавательно.

创建者 Anton R

Jan 30, 2016

Порог входа очень большой.