Chevron Left
Введение в машинное обучение に戻る

ロシア国立研究大学経済高等学院(National Research University Higher School of Economics) による Введение в машинное обучение の受講者のレビューおよびフィードバック

4.6
2,255件の評価
451件のレビュー

コースについて

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...

人気のレビュー

AL

Sep 25, 2018

Понравилось отсутствие "разжевывания" материала, короткие и информативные видео-лекции, довольно интересные задания. Курс дал начальное понимание основных принципов и направлений в ML.

DD

Feb 10, 2016

Спасибо за курс. Хороший материал. Отличные задания.\n\nЕсть желание пройти курс "Практическое машинное обучение" с большим количеством примеров и практик от авторов этого курса.

フィルター:

Введение в машинное обучение: 276 - 300 / 436 レビュー

by Alexander Z

Nov 26, 2017

Здорово, спасибо!

by Zhassulan S

Sep 06, 2017

Very good course!

by Бодак С А

Jun 08, 2017

Не плохое начало

by Петренко А В

May 10, 2017

10 звёзд из 5!!!

by Смирнов С А

Jul 21, 2019

Прекрасный курс

by Алексей

Mar 22, 2016

Отличная идея с

by Зикеева Е А

Jun 04, 2018

Отличный курс!

by Nikolai M

Mar 05, 2018

Классный курс!

by Dan K

Feb 22, 2018

Отличный курс!

by Almaz S

Jun 18, 2017

Отличный курс!

by Акобян А А

Jun 17, 2019

отличный курс

by Konstantin C

Jan 14, 2018

отличный курс

by Ашурбеков З И

Jun 15, 2016

Щииикарно всё

by Sergey M

Mar 15, 2016

Очень полезно

by Антон Г

Jan 27, 2016

Хороший курс.

by Kolya M

Jan 12, 2019

Very usefull

by Александр

May 12, 2020

Все классно

by Летунов Ю

Mar 16, 2020

Good course

by Dmitry U

Feb 17, 2016

Нормально )

by Denis Z

Sep 19, 2017

Very good!

by Sergei C

Apr 11, 2018

The best!

by Nikita D

Dec 22, 2017

Excellent

by Aleksei Z

Nov 28, 2016

Real good

by Вьюн С А

Jul 21, 2018

Отлично!

by Kirill L

Jun 25, 2017

awesome