Chevron Left
введение в машинное обучение に戻る

HSE University 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
2,419件の評価
499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. В онлайн курсе 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. Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах. Для выполнения практических заданий потребуются базовые навыки программирования на языке 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

AA
2016年6月14日

Хороший курс без лишнего. Некоторые методы, предлагаемые в заданиях не оптимальны с точки зрения затрат ресурсов компьютера и времени программиста, но, надеюсь, с новыми сессиями будет развитие курса.

AL
2018年9月24日

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

フィルター:

введение в машинное обучение: 476 - 483 / 483 レビュー

by Igor K

2016年2月23日

Лекции плохого качества. Преподаватель перечитывает неадаптированный материал в сухой форме. Стоит получиться у профессоров Ng, Abu Yasser Mustafa, Bertserkas - как стоить делать научно-популярные курсы.

Имхо данному преподавателю стоит улучшить свой подход к преподаванию. Одного имени не достаточон для хорошего курса

by Данил С

2018年1月27日

Очень сложно.

Никаких объяснений в лекции, сплошной гугл. Без предварительных знаний инструментов, просто тыканье в темноте с ограничением по времени. В итоге - трата времени неподготовленных учеников. Категорически не рекомендую, тем кто совсем не в теме.

by Sergey T

2021年4月2日

Overloaded with theory without emphasis on practical aspects of the knowledge. Introduction that starts with matrix and double integration functions - I was lost after 5 min.

by Дмитрий М Д

2018年2月10日

Не разъяснили для кого курс. Нужно было установить требования к уровню знаний до начала курса.По сравнению с Andrew Ng, мало что понимаю сразу.

by Александр Л

2016年12月2日

Осторожно! Данный курс может отбить все желание заниматься машинным обучением! Лучше пройдите курс от Andrew Ng

by Ларкин В П

2020年1月11日

Система не принимает правильные ответы на тестовые задания.

by Парамонов А С

2022年1月9日

Не будь оно обязательным, может быть и интересно.

by Вилькин-Кром Н

2019年5月2日

мо4а