Chevron Left
返回到 Обучение на размеченных данных

學生對 莫斯科物理科学与技术学院 提供的 Обучение на размеченных данных 的評價和反饋

4.8
2,081 個評分
270 個審閱

課程概述

Обучение на размеченных данных или обучение с учителем – это наиболее распространенный класс задач машинного обучения. К нему относятся те задачи, где нужно научиться предсказывать некоторую величину для любого объекта, имея конечное число примеров. Это может быть предсказание уровня пробок на участке дороги, определение возраста пользователя по его действиям в интернете, предсказание цены, по которой будет куплена подержанная машина. В этом курсе вы научитесь формулировать и, конечно, решать такие задачи. В центре нашего внимания будут успешно применяемые на практике алгоритмы классификации и регрессии: линейные модели, нейронные сети, решающие деревья и так далее. Особый акцент мы сделаем на такой мощной технике как построение композиций, которая позволяет существенно повысить качество отдельных алгоритмов и широко используется при решении прикладных задач. В частности, мы узнаем про случайные леса и про метод градиентного бустинга. Построение предсказывающих алгоритмов — это лишь часть работы при решении задачи анализа данных. Мы разберемся и с другими этапами: оценивание обобщающей способности алгоритмов, подбор параметров модели, выбор и подсчет метрик качества. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

熱門審閱

RN

Jan 21, 2017

Один из лучших курсов по обучению на размеченных данных. Немного расстраивали несбалансированность сложности домашних заданий и промежуточных проверок правильности подготовки данных в заданиях.

AG

Nov 15, 2019

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!

篩選依據:

126 - Обучение на размеченных данных 的 150 個評論(共 253 個)

創建者 Кирилл В

Apr 26, 2017

Прекрасный курс!

Большое спасибо преподавателям за доступное изложение материала! В курсе много практических заданий, которые позволяют потрогать руками различные методы обучения на размеченных данных, что вкупе с хорошей теоретической базой дает слушателям возможность осознанно применять инструменты для решения различных задач по анализу данных. Кстати, отдельно хочется отметить, что преподаватели дают еще и множество практических советов по предобработке данных и применению методов машинного обучения.

Из недостатков: на 5 неделе дается вводное занятие по нейронным сетям. Задание по программированию по этой теме основано на библиотеке pybrain, которая на сегодняшний день является устаревшей.

創建者 Маргарита А

Jul 22, 2017

Супер!

Доступно изложен материал, полезные задания на проверку знаний.

創建者 Козырев И А

Oct 17, 2017

Отличный курс, мне кажется основной во всей специализации

創建者 Anvar A

Feb 02, 2018

Отличный курс с хорошим упором на линейные модели!

創建者 Anton P

Sep 12, 2017

Well structured course. The material is presented briefly, in an accessible form and carries the maximum informative value.

創建者 Тюлькин Н П

Apr 10, 2018

Отлично

創建者 Нагорный П В

Apr 05, 2018

Очень классный курс, дающий понимание основных алгоритмов машинного обучения

創建者 Михалев С А

Nov 07, 2017

Отличный курс!

創建者 Борисихин А Н

Mar 03, 2018

Very intensive and interestign course

創建者 Цхондия Г А

Nov 21, 2017

cool

創建者 Ковалев А

Jun 12, 2018

отлично!

創建者 Artyom T

Mar 19, 2018

Great!

創建者 Зубачев Д С

Nov 10, 2017

Хороший курс. Узнал много нового и интересного. Жаль, что мало материала по нейронным сетям. Очень понравился случайный лес и градиентный бустинг над решающими деревьями. Авторам огромное спасибо за проделанную работу!

創建者 Olena K

Aug 30, 2016

Спасибо, было очень интересно. Хотелось бы расширить его и сделать более подробным.

創建者 Roman P

Mar 31, 2018

Интересные задания, актуальные технологии. Отличный курс!

創建者 Evgeniy S

Jan 02, 2017

Отличный курс. Очень высокая интенсивность, но один из немногих на Coursere, который дает реальные знания!!!

創建者 Andryuschenko A

Nov 08, 2016

Супер! Ясно, понятно! Знания полученные на этом курсе можно использовать на практике на довольно широком пласте практических задач

創建者 Alexander G

Oct 18, 2017

Замечательный курс по машинному обучению для начинающих. Очень рекомендую!

創建者 Petr K

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.

創建者 Anton S

Oct 18, 2016

некоторые вещи были не интуитивны при выполнении задания но в целом все получалось и информации из курса хватало

創建者 Anton S

Dec 27, 2016

Курс отличный. Доступное изложение материала. Рекомендуется к прохождению интересующимся темой.

創建者 Kozlovtsev A

Jul 28, 2016

Хороший курс. Поначалу казалось, что темы освещаются слишком уж "по вершкам", но по окончании курса, понял, что глубже и не нужно - весь необходимый практический минимум курс дает, а за теорией лучше все же обратиться к соответствующей литературе (или к специализированным курсам).

Теперь придирки :) В некоторых практических заданиях и тестах куча времени уходит на вычитывание мелких нюансов в условии. То есть написанный код верен, но грейдер не принимает ответ, потому что, например, во всех заданиях ранее мы стандартно делили выборку случайно, а в этом задании нам нужны именно последние 25%, на мой взгляд это требование в задании нужно как минимум выделять жирным шрифтом. Таких мест в задачах мало, но именно в силу своей внезапности, они сильно портят настроение.

В целом же, все понравилось, огромное спасибо преподавателям и всей команде курса!

創建者 Aleksei P

Mar 09, 2017

Очень плотный и полезный курс:)

創建者 Ilnur G

Feb 05, 2018

Отличный курс!

創建者 Evgeniy G

May 01, 2016

Молодцы. Отличный курс. Немного провисает вопрос с нейроными сетями, но, надеюсь, что эта тема еще будет раскрыта подробнее в других курсах специализации.