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
2,402件の評価
322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

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!

MM

Dec 30, 2016

Спасибо большое за курс!\n\nСистематизировал и вспомнил свои знания по линейным моделям, узнал много нового и полезного про остальные модели, поработал наконец с нейронными сетями!

フィルター:

Обучение на размеченных данных: 151 - 175 / 304 レビュー

by Mikhail T

Nov 23, 2017

Долго, тяжеловато (особенно первые три недели), но интересно!

by Stanislav

Jun 07, 2016

Пример того, каким должно быть образование в начале 21 века.

by Michael N

Mar 27, 2017

Отличный курс для начального уровня обучения анализу данных

by Савченков Л А

Dec 18, 2016

Очень интересно! Лекции ёмкие, практика мозгонапрягающая :)

by Roman P

Mar 31, 2018

Интересные задания, актуальные технологии. Отличный курс!

by Козырев И А

Oct 17, 2017

Отличный курс, мне кажется основной во всей специализации

by Mohamed s s

Apr 08, 2020

Слишком рано стало сложно, мало примеров и много формул.

by Vyacheslav K

Mar 15, 2017

Все отлично, но 5-ю неделю лучше разбить на два модуля.

by Anton T

Dec 31, 2017

Хороший содержательный курс. Много практических задач.

by Alexey Z

Jul 12, 2019

Большое спасибо составителям курса и всем причастным!

by Evgeny D

Jun 17, 2017

Хороший курс заставил вспомнить университетские курсы

by Давыдов Ю В

Oct 15, 2017

Достаточно сложный курс с большим охватом материала.

by Mamedov M

Nov 11, 2019

One of the best series of courses i ve ever started

by Anvar A

Feb 02, 2018

Отличный курс с хорошим упором на линейные модели!

by Королькевич Г В

Apr 08, 2020

под конец было не очень понятно, а так отлично)

by Alisa S

Jan 29, 2018

Значительно сложнее предыдущего (и это хорошо!)

by Акимов О

Nov 29, 2017

Для уровня Beginner 5/5, для Intermediate 4-/5.

by Пак И Е

Sep 29, 2017

Великолепный курс, очень много полезного узнал!

by Sergey O

May 28, 2019

Отличный курс. Продолжаю идти по специализации

by Alexander

Dec 27, 2016

Интересный курс, хорошие практические задания.

by Булыгин М В

Mar 07, 2019

Действительно понятно и интересно! Спасибо!)

by Dmitrii P

Oct 15, 2017

Великолепный курс! Спасибо огромное авторам.

by Сотников Г Д

May 07, 2017

Спасибо авторам! Интересно и информативно! )

by Роман Ч

Jan 17, 2019

Жалею, что уже прошел. Очень полезный курс!

by Нехорошев Д А

Nov 15, 2016

Отличный курс, очень интересно и доходчиво.