отлично!

Отлично!

Спасибо!

Отлично!

Отлично

Great!

great!

Great!

Nice!

Nice!

ТОП!

cool

Вау!

cool

Каеф

Gj

<3

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.

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.

В целом курс понравился, было много интересных и сложных задач, периодически приходилось хорошенько напрягать извилины. Материалы опираются на предыдущий курс и практически не требуют постоянного гугления, что тоже плюс. Впечатление немного испортила последняя неделя. Не очень понятно, зачем было в одну неделю укладывать столько разношерстных материалов. В итоге окончание получилось сумбурным. Если бы не этот казус и немного размытые постановки задач, в которых приходится долго думать над тем, чего от тебя хочет автор, вместо того, чтобы решать задачу, то курс бы заслужил полноценные 5 баллов. А в общем-то, большое спасибо за это крутое путешествие!

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

Второй курс специализации Яндекса (по ИИ) оставил противоречивые впечатление. С одной стороны, сделать продукт такого качества совсем не просто, и в русскоязычном пространстве вряд ли найдется более качественная специализация по ML. С другой стороны, подход Физтеха порой чересчур академичен, да и не расскажешь все за одну специализацию. Если параллельно подсматривать курсы на Udacity, например Deep Learning от Google, очень хорошо получается.

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 целом курс хороший, хотя теория рассказана поверхностно, это оставляет ощущение неудовлетворенности и неуверенности в том, что понял материал до конца. Это скорее выглядит как справка, которую принимаешь на веру. Задания выглядят как рецепт в кулинарной книги, но это хорошо. При желании можно разобраться в теме, подтянув знания по математике, жаль только литература вся на английском.

Курс хороший. Познакомитесь с решающими деревьями, случанйым лесом, бустингом. Но вот некоторые блоки - нейронки, байесовские методы - на мой взгляд даны очень уж вкратце. Как обзор - подойдет, но в нем немного смысла, ведь мы все равно забудем эти вещи.

Я все равно рад, что прошел "Обучение на размеченных данных". Думаю, стоит погружаться дальше.