Chevron Left
Обучение на размеченных данных に戻る

モスクワ物理工科大学(Moscow Institute of Physics and Technology) による Обучение на размеченных данных の受講者のレビューおよびフィードバック

4.8
2,322件の評価
304件のレビュー

コースについて

Обучение на размеченных данных или обучение с учителем – это наиболее распространенный класс задач машинного обучения. К нему относятся те задачи, где нужно научиться предсказывать некоторую величину для любого объекта, имея конечное число примеров. Это может быть предсказание уровня пробок на участке дороги, определение возраста пользователя по его действиям в интернете, предсказание цены, по которой будет куплена подержанная машина. В этом курсе вы научитесь формулировать и, конечно, решать такие задачи. В центре нашего внимания будут успешно применяемые на практике алгоритмы классификации и регрессии: линейные модели, нейронные сети, решающие деревья и так далее. Особый акцент мы сделаем на такой мощной технике как построение композиций, которая позволяет существенно повысить качество отдельных алгоритмов и широко используется при решении прикладных задач. В частности, мы узнаем про случайные леса и про метод градиентного бустинга. Построение предсказывающих алгоритмов — это лишь часть работы при решении задачи анализа данных. Мы разберемся и с другими этапами: оценивание обобщающей способности алгоритмов, подбор параметров модели, выбор и подсчет метрик качества. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

人気のレビュー

RN

Jan 21, 2017

Один из лучших курсов по обучению на размеченных данных. Немного расстраивали несбалансированность сложности домашних заданий и промежуточных проверок правильности подготовки данных в заданиях.

AG

Nov 15, 2019

Очень интересный и более сложный курс по сравнению с предыдущим! Но!! Хотелось бы обновлений и дополнений по нейросетям (мало информации), а также не затронут TensorFlow, что не очень хорошо!

フィルター:

Обучение на размеченных данных: 76 - 100 / 286 レビュー

by Evgeniy G

May 01, 2016

Молодцы. Отличный курс. Немного провисает вопрос с нейроными сетями, но, надеюсь, что эта тема еще будет раскрыта подробнее в других курсах специализации.

by Мельникова Е А

May 22, 2019

Отличный курс!

Не понравился только раздел про нейронные сети: рассмотрено очень поверхностно и абстрактно. Реального понимания задачи вообще не дало.

by Полушин В О

Apr 24, 2016

Курс понравился! Легкая подача сложного материала, высокая полнота, хорошая глубина изложения, отличные преподаватели - курс однозначно очень хороший

by Marsel B

Dec 18, 2016

Подробно и понятно вводят в дисциплину, если не хватит чего-то в лекциях и практике, есть ссылки на литературу, где можно глубже погрузиться в тему.

by Tkachenko D

Jul 17, 2017

Объемный и интересный, местами сложный курс, который только подстегнет Ваш интерес к Data Science и даст хороший фундамент для последующей учебы.

by Alex K

Nov 06, 2017

Неделя 5 очень слабая, подача материала и его качество по сравнению с 1м курсом и остальными 4 неделями 2го курса не выдерживают конкуренции.

by Vladislav G

Aug 01, 2017

Интересный курс с множеством прикладных задач. Сделайте по возможности курс, а лучше специализацию, по нейронным сетям в продолжение данной.

by Шаталов Я М

Oct 04, 2019

Отличный курс, НО много проблем с устаревшими библиотеками. Установка pybrain оказалась настоящим приключением, которое я запомню надолго!

by Vadim U

Jan 07, 2018

В целом лекции хорошие, кроме части про нейронные сети. В них все декларировалось, мало что объяснялось. Спасали только лекции Воронцова.

by Alexey S

Sep 11, 2016

Отличный курс! Спасибо большое команде его подготовившей. Отлично подобранные задания позваляют набраться уверенности в данной области.

by Kuznetcov I

Apr 19, 2018

Great. Some times I had feel that we need more math, but due to course should cover different skills range then good enough.

Thank you!

by Taranov G

Jun 13, 2016

Отличный курс по введению в обучение на размеченных данных.

Жалко что нет модуля по работе с признаками, их очисткой и дискретизацией

by Anatoli Y

Apr 06, 2017

Великолепный курс по методам обучения на размеченных данных. Разобраны различные подходы, много практических рекомендаций и заданий

by Andryuschenko A

Nov 08, 2016

Супер! Ясно, понятно! Знания полученные на этом курсе можно использовать на практике на довольно широком пласте практических задач

by Alexandr K

Jun 11, 2018

Отличный понятный и полезный курс. Еще в процессе прохождения начал применять навыки для решения рабочих задач. Спасибо авторам!

by Aleksey S

Apr 24, 2016

Кое-что так и осталось неясным (например нейросети объяснены очень поверхностно и непонятно), но в целом курс очень понравился.

by Kirill S

Feb 23, 2019

Хороший курс, единственное возражение лишь по поводу заданий пятой недели. Хотелось бы чего-то более детального и сложного.

by Anton P

Sep 12, 2017

Well structured course. The material is presented briefly, in an accessible form and carries the maximum informative value.

by Daria Z

Nov 02, 2016

Супер-курс! Много практических примеров, много заданий на программирование, полезная, понятная и хорошо изложенная теория.

by Иванин В А

Aug 09, 2018

Почти всё идеально, не хватило лишь чуть большего количества теоритического материала, в частности доказательств методов.

by Alex S

Nov 13, 2016

Отличный курс! Много интересных практических заданий. Надеюсь следующие курсы специализации будут такими же интересными.

by Kate B

Jan 22, 2019

Очень хороший курс с глубоким и доступным математическим описанием основ ML по заданной теме. Спасибо создателям курса!

by Романов Н

May 21, 2019

Отличный курс для понимания основных методов работы с размеченными данными.

Хотелось бы побольше про нейронные сети.

by Коломиец Д В

Jan 09, 2018

Очень понравился курс, оптимальный для меня с точки зрения сложности и информативности. Спасибо большое создателям!

by Dmitrii R

Jun 13, 2020

Появился небольшой практический навык и небольшое представление о методах машинного обучения. Планирую продолжать.