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
2,394 个评分
488 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. 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. Краткая программа курса: Неделя 1. Введение. Примеры задач. Логические методы: решающие деревья и решающие леса. Неделя 2. Метрические методы классификации. Линейные методы, стохастический градиент. Неделя 3. Метод опорных векторов (SVM). Логистическая регрессия. Метрики качества классификации. Неделя 4. Линейная регрессия. Понижение размерности, метод главных компонент. Неделя 5. Композиции алгоритмов, градиентный бустинг. Нейронные сети. Неделя 6. Кластеризация и визуализация. Частичное обучение. Неделя 7. Прикладные задачи анализа данных: постановки и методы решения. Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах. Для выполнения практических заданий потребуются базовые навыки программирования. Очень желательно знать 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:

301 - Введение в машинное обучение 的 325 个评论(共 472 个)

创建者 Петренко А В

May 10, 2017

10 звёзд из 5!!!

创建者 Смирнов С А

Jul 21, 2019

Прекрасный курс

创建者 Алексей

Mar 22, 2016

Отличная идея с

创建者 Жақыпбек Н

Mar 31, 2021

Отличный курс!

创建者 Evgenii A

Nov 1, 2020

Отличный курс!

创建者 Зикеева Е А

Jun 4, 2018

Отличный курс!

创建者 Nikolai M

Mar 5, 2018

Классный курс!

创建者 Dan K

Feb 22, 2018

Отличный курс!

创建者 Almaz S

Jun 18, 2017

Отличный курс!

创建者 Акобян А А

Jun 17, 2019

отличный курс

创建者 Konstantin C

Jan 14, 2018

отличный курс

创建者 Ашурбеков З И

Jun 15, 2016

Щииикарно всё

创建者 Sergey M

Mar 15, 2016

Очень полезно

创建者 Антон Г

Jan 27, 2016

Хороший курс.

创建者 Kolya M

Jan 12, 2019

Very usefull

创建者 Александр

May 12, 2020

Все классно

创建者 Летунов Ю

Mar 16, 2020

Good course

创建者 Dmitry U

Feb 17, 2016

Нормально )

创建者 Vitaliy

Sep 17, 2021

Excellent!

创建者 Denis Z

Sep 19, 2017

Very good!

创建者 Сергей Ч

Apr 11, 2018

The best!

创建者 Nikita D

Dec 22, 2017

Excellent

创建者 Aleksei Z

Nov 28, 2016

Real good

创建者 Вьюн С А

Jul 21, 2018

Отлично!

创建者 Abdikalyk N

Sep 8, 2021

отлично