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
2,534件の評価
339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
2017年1月20日

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

AG
2019年11月14日

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: 176 - 200 / 321 レビュー

by Alisa S

2018年1月28日

Значительно сложнее предыдущего (и это хорошо!)

by Акимов О

2017年11月29日

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

by Ilya P

2017年9月29日

Великолепный курс, очень много полезного узнал!

by Sergey O

2019年5月27日

Отличный курс. Продолжаю идти по специализации

by Alexander

2016年12月27日

Интересный курс, хорошие практические задания.

by Булыгин М В

2019年3月7日

Действительно понятно и интересно! Спасибо!)

by Dmitrii P

2017年10月15日

Великолепный курс! Спасибо огромное авторам.

by Сотников Г Д

2017年5月7日

Спасибо авторам! Интересно и информативно! )

by Роман Ч

2019年1月17日

Жалею, что уже прошел. Очень полезный курс!

by Дмитрий Н

2016年11月15日

Отличный курс, очень интересно и доходчиво.

by Яков Ч

2017年5月4日

отличный с практической точки зрения курс

by Dmitry K

2016年11月2日

Отличная популяризация сложных вопросов!

by Петрашень Н И

2018年7月25日

Отличный курс для ознакомления с темой.

by Юрасик Г А

2019年5月10日

Отличный курс! Спасибо его создателям!

by Vsevolod K

2019年1月16日

Great course from great professionals!

by Emin Y

2018年4月24日

Хороший курс, мне понравился. Спасибо!

by Борисихин А Н

2018年3月3日

Very intensive and interestign course

by Alexey K

2018年2月2日

Про нейронные сети было очень мало :(

by Ахметов А И

2019年9月22日

Отличный, сложный и интересный курс!

by Журавлёв М

2020年8月13日

прекрасный курс, узнал много нового

by Аверин А В

2019年10月24日

Добрый день! Курс очень понравился!

by Maria I

2017年9月2日

очень насыщенный и интересный курс

by Chesnokov M

2016年4月30日

Отличный курс, широкий охват тем.

by Лазарев А В

2018年2月25日

Все по полочкам! XGBoost освоен)

by Nikolay E

2018年1月10日

Основной курс всей специализации