Отличный курс для понимания основных методов работы с размеченными данными.

Хотелось бы побольше про нейронные сети.

Отличный курс!

Не понравился только раздел про нейронные сети: рассмотрено очень поверхностно и абстрактно. Реального понимания задачи вообще не дало.

Курс отличный! Правда, пятая неделя оказалась достаточно непонятной в плане консистентности материала относительно других недель, особенно распределения в рамках наивного байеса. В целом, отмечу плюсом для себя именно наличие похожих заданий в разных неделях - построение линейных моделей, к примеру - уже доводится до определенного автоматизма и точно не забудется. Также порадовали вставки разных особенных функций в синтаксисе питона (например, zip или concat) - то есть не просто повторение и копипаста, а освоение и особенностей языка. В целом, конечно, теоретические моменты со временем, если не работать непосредственно с ними часто, могут забыться, но хотя бы стало меньше каши в голове относительно тех или иных методов. Спасибо!

Весьма полный и подробный курс, задания можно в принципе выполнять и на python 3, но лучше чтобы все таки создатели курса полностью адаптировали под последний питон

Добрый день! Курс очень понравился!

Отличный, сложный и интересный курс!

Отличный курс, НО много проблем с устаревшими библиотеками. Установка pybrain оказалась настоящим приключением, которое я запомню надолго!

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!

ТОП!

хороший теоретический блок, практические задания продуманные и по теме - но местами слишком поверхностные

One of the best series of courses i ve ever started

+ Интересно, много нового!

+ Классно объяснены математические модели!

Всем привет. Отличный курс, выверенные задания. Были знания к моменту прохождения курса. Уже давно смотрю на него, тогда не было тетрадок на python3, теперь появились. Очень комфортно. Полученные знания позволят понимать базовые алгоритмы машиннного обучения в отношении supervised learning. Достойные примеры и практика.

Любопытный вводный курс, дающий мне как новичку представление о сложившейся терминологии, базовых инструментах, а главное широте и объеме темы. Тема огромна.

Спасибо инструкторам за энтузиазм и информативность изложения. Получилось точно не хуже, чем AWS тренинг.

Курс отличный! В меру теории и практики. Только 5я неделя подкачала - очень скомканно.

Overall, it's a good course.

I enjoyed the choice of topics to be covered, the structure of the course, and especially the theoretical part. A minor comment: I think, theory transcripts, tests, and programming assignments would only benefit from bringing some extra clarity. Specifically, before any equations it would be reasonable to annotate and/or briefly explain the variables; in multiple choice tests, it won't hurt to formulate the questions in a way that reduces ambiguity; in programming assignments, it would help a lot to specify what you mean exactly when you say 'dataset' (perhaps, in fine print).

A major concern is that the course developers do not keep up with Python development. It doesn't bother me at all to create a virtual environment with Python 2, and to install an obsolete version of sklearn; however, you at least have to specify the correct compatibilities. Specifically, the assignments would state that the scripts run on sklearn 0.15 and newer, but that's not true. The import specifications and function names have changed drastically shortly after v0.15. Although some (unconvincing) reasoning for using python 2 is out there, I don't see how anyone could benefit from leaning the deprecated sklearn namespace. It's especially striking given that you charge for the course.

Overall, the benefits of the theoretical part outweigh the minor points mentioned above.

I look forward to starting the following courses of the specialization.

Хороший сложный курс, насыщенная программа и интересные задания.UPD: (прошёл 5 курсов из этой специализации, никому не советую проходить больше двух первых, потому что цена - качество не соответсвуют)

Такой хороший курс и так слили последнюю неделю. Сделайте уже что-нибудь с ней. Все в лучших традициях Воронцова : миллион формул на слайде, куча интегралов, выводы какие-то в две строки и "очевидные преобразования", далее задание на 5 минут, которое слабо связано с тем что происходило в лекции. Очень долго не мог закончить этот курс именно из-за этой недели, постоянно прокрастинировал её.

В итоге оценка за 1-4 неделю% 5 из 5

За 5 неделю : 1 из 5

Отличный курс! Жаль, что мало практики по нейронкам.

Некоторые задания были плохо составлены. Было слишком много ошибок/багов/опечаток. В остальном было полезно.

Лучше первого

Замечательный курс, узнал много важных вещей. Но последняя неделя показалась несколько поверхностной. Надеюсь, что её материал будет рассмотрен подробнее в следующих курсах специализации.

Supervised learning part is much better than the first one in terms of the lessons, however it's not perfect. Neural networks lessons and assignments are really poor. I also find some things to not be expressed in enough details, it seems like not all pictures in the slides are correct. As I remember it was about uniform vs distance in KNN or SVM where overfitting graph is for distance(1) instead of uniform(1/d).

В конеце курса немного скомканно подаётся материал, особенно на пятой неделе. В остальном всё отлично!

В целом курс очень полехный. Теоретический материал изложен очень хорошо, с большим количеством примеров, облегчающих понимание. Наличие конспектов экономит время, что тоже немаловажно. Единственное замечание по курсу - сложность заданий по программированию. На мой взгляд они зачастую являлись очень сложными, а поскольку решений этих заданий не имелось, приходилось часами, а порой и по нескольку дней, работать над каждым из них, что сильно замедляло процесс обучения и снижало мотивацию прохождения курса. Предлагаю авторам курса принять к сведению последнее замечание, и выложить в свободном доступе решения заданий, для тех обучающихся, которые затрудняются самостоятельно выполнить эту обязательную часть курса.