Chevron Left
Поиск структуры в данных に戻る

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

4.7
1,149件の評価
116件のレビュー

コースについて

В машинном обучении встречаются задачи, где нужно изучить структуру данных, найти в них скрытые взаимосвязи и закономерности. Например, нам может понадобиться описать каждого клиента банка с помощью меньшего количества переменных — для этого можно использовать методы понижения размерности, основанные на матричных разложениях. Такие методы пытаются сформировать новые признаки на основе старых, сохранив как можно больше информации в данных. Другим примером может служить задача тематического моделирования, в которой для набора текстов нужно построить модель, объясняющую процесс формирования этих текстов из небольшого количества тем. Такие задачи назвают обучением без учителя. В отличие от обучения с учителем, в них не предполагают восстановление зависимости между объектами и целевой переменной. Из этого курса вы узнаете об алгоритмах кластеризации данных, с помощью которых, например, можно искать группы схожих клиентов мобильного оператора. Вы научитесь строить матричные разложения и решать задачу тематического моделирования, понижать размерность данных, искать аномалии и визуализировать многомерные данные. Задания и видео курса разработаны на Python 2....

人気のレビュー

PK

May 04, 2018

Отличный вводный курс, как и вся специализация. Доступно и понятно изложены все базовые вещи, которые могут потребоваться в повседневной деятельности в качестве data scientist.

AA

Jan 09, 2017

Интересный курс, замечательные преподаватели. Есть моменты когда лекция довольно сложная, а тест простой, это оставляет тревожное ощущение недоученности :)

フィルター:

Поиск структуры в данных: 51 - 75 / 111 レビュー

by Pavel S

Aug 10, 2017

Отличный курс! Тематика и содержание полностью соответствуют аннотации. Дает достаточно глубокие теоретические и практические навыки. Формирует прочную базу для дальнейшего самостоятельного освоения предметной области.

Спасибо авторам!!!

by Вернер А И

Sep 12, 2017

Очень интересный и познавательный курс. Материал изложен доступно и достаточно подробно. Большое спасибо команде курса. Единственный недостаток - очень сложное второе задание по программированию за последнюю неделю.

by Жданюк А А

Oct 22, 2017

Прием ответов заточен на определенные версии библиотек.

Можно было указать конкретные библиотеки, или скорректировать ответы, так как библиотеки дорабатываются.

by Karazeev A A

Oct 07, 2016

Cool!

by Ilya P

Oct 02, 2017

Отличный курс! Хорошие лекции и интересные задания по программированию.

by Anatoli Y

Apr 06, 2017

Прекрасный курс, интересные практические задания, самостоятельно построенный тематический навигатор

by Федор Е

Sep 29, 2017

Как и предыдущий курсы - топ! :)

by Зубачев Д С

Nov 30, 2017

Интересный и важный курс. Много полезных практических задач из жизни. Особенно понравилась задача с размещением баннеров и ПостНаука :) Спасибо огромное авторам!

by Молодых А А

May 11, 2017

Курс закончился, а с bigARTM прид

by Шевкунов К С

Jan 10, 2018

Хороший курс, в стиле предыдущих.

by Zakharenkov A

Jan 18, 2018

Очень круто. Все как всегда на высоте. Немного задания были тяжеловаты, но в целом можно разобраться. Спасибо.

by Sergey O

Jul 16, 2017

Очень круто! Задачки из жизни.

by Цхондия Г А

Nov 24, 2017

cool

by Коротких М С

Jun 11, 2017

Честно говоря, прослушивал многие темы по два раза. И это дало плоды!

В общем было сложно, интересно и классно!

by Коломиец Д В

Jan 31, 2018

Классный курс, спасибо вам друзья!

by Radzivon V

Mar 29, 2018

Для меня как новичка в Питоне, было увлекательно, и временами сложно, но оно тог стоило, спасибо!

by Горячев В Д

Apr 22, 2019

Все остальное отлично! Преподаватели хорошо рассказывают

Последнее задание c BiaARTM не удалось сделать, т.к. не смог установить данную библиотеку.

И ответы в некоторых заданиях пора изменить, т.к. бывает, что ответы Python 3 не принимаются(рассчитано ведь на Python 2.7)

by Жмылев О Н

May 13, 2019

Отличный курс!

by Igor M

May 14, 2019

Отличный курс, хорошо изложена теория, практические задания интересны и хорошо помогают глубокому пониманию и усвоению материала.

by Николай М

Jul 02, 2019

.

by Коканов Д А

Jul 24, 2019

Шикарный курс.

by Емчинов А В

Aug 11, 2019

Все очень доступно объясняется. Мне курс понравился

by Chernykh O

Aug 15, 2019

Женек был прекрасен!

by Rustem Y

Dec 01, 2018

Классный курс, но есть проблемы с домашками

by Sergey

Mar 19, 2019

Good course. Outstanding choice of topics. The most prominent techniques for clustering are covered in an easy-to-read way. I especially enjoyed the last week's theory on processing texts. It's awesome that the authors have included the references for further reading; I've downloaded those, and now I'm looking forward to read it soon.

As usual for this set of courses, I have mixed feelings with regard to the programming assignments. From those, I mostly mastered installing various versions of Python packages. On the other hand, it can be viewed as a nice hands-on training in using the built-in functions for clustering purposes, and running some general Python routines, such as list comprehension etc. This way, it totally fits my personal goals, and I'm moving on to the next course.