Chevron Left
返回到 Поиск структуры в данных

學生對 莫斯科物理科学与技术学院 提供的 Поиск структуры в данных 的評價和反饋

4.7
1,443 個評分
164 條評論

課程概述

В машинном обучении встречаются задачи, где нужно изучить структуру данных, найти в них скрытые взаимосвязи и закономерности. Например, нам может понадобиться описать каждого клиента банка с помощью меньшего количества переменных — для этого можно использовать методы понижения размерности, основанные на матричных разложениях. Такие методы пытаются сформировать новые признаки на основе старых, сохранив как можно больше информации в данных. Другим примером может служить задача тематического моделирования, в которой для набора текстов нужно построить модель, объясняющую процесс формирования этих текстов из небольшого количества тем. Такие задачи назвают обучением без учителя. В отличие от обучения с учителем, в них не предполагают восстановление зависимости между объектами и целевой переменной. Из этого курса вы узнаете об алгоритмах кластеризации данных, с помощью которых, например, можно искать группы схожих клиентов мобильного оператора. Вы научитесь строить матричные разложения и решать задачу тематического моделирования, понижать размерность данных, искать аномалии и визуализировать многомерные данные. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

熱門審閱

PK
2018年5月3日

Отличный вводный курс, как и вся специализация. Доступно и понятно изложены все базовые вещи, которые могут потребоваться в повседневной деятельности в качестве data scientist.

AS
2016年5月22日

Изначально хотел поставить 3 или 4, но тематические модели спасли. Материал очень полезный. И изложение на высоте. Спасибо.

篩選依據:

126 - Поиск структуры в данных 的 150 個評論(共 158 個)

創建者 Олеся Р

2020年2月25日

Курс интересный, но огорчает то, что на результат выполненных заданий влияет версия модулей и языка Python.

創建者 Nikolay K

2018年4月12日

Сделайте что-нибудь с заданием по Тематическому Моделированию, чтобы оно не зависело от версий библиотек

創建者 Nikolay E

2017年11月22日

В целом хороший и полезный курс, но есть проблемы с совместимостью библиотеки BigARTM разных версий

創建者 Лазарев А В

2018年4月27日

Задачи в Тематическом моделировании нуждаются в более глубоких пояснениях.

В целом курс понравился.

創建者 Чернышев А О

2017年11月13日

Про тематические модели Константин Воронцов очень бегло рассказывает и непонятно, к сожалению.

創建者 Елизаров И А

2020年7月14日

Некоторые задания безнадежно устарели, т.к. создатели забили на этот курс. Но в целом хорошо

創建者 Алексей П

2017年10月9日

не очень приятно подбирать версии gensim и numpy, чтобы выполнить задание

創建者 Vasiliy B

2021年9月25日

Подача информации последней недели отличается от остальных частей курса

創建者 Mike K

2019年12月13日

Курс неплохой, но желательно адаптировать его к 3 версии Питона

創建者 Исаев Д В

2019年3月11日

Не понравилась неделя тематического моделирования.

創建者 Иван Ч

2016年9月27日

Неделя с тематическим моделированием не зашла.

創建者 Rustem Y

2018年12月1日

Классный курс, но есть проблемы с домашками

創建者 Курочка А Ю

2018年10月29日

Не удается установить Bigartm

創建者 Филипп У

2017年8月9日

что за трэш с грэйдером? :(

創建者 Бурдзиев А К

2020年11月7日

Все хорошо :)

創建者 Георгий Б

2020年1月7日

-

創建者 Антон М

2019年10月29日

В целом очень хорошо описана теория и понятные видео уроки, но большой минус заключается в очень низкой поддержке курса, переработке материалов и исправлении ошибок. Одни и те же ошибки которые создатели допустили в составлении заданий остаются неисправленными на протяжении долгого времени и нет никаких гарантий что кто-то возьмется их исправлять. Часто задания формулируются весьма нечетко и начинающим понять очень сложно что именно требуется, это касается всех курсов данной специализации, в свое время я поэтому и забросил данную специализацию спустясь 2 года решил вернуться и стало гораздо более понятно.

創建者 Нурдинов Д А

2020年1月26日

Слишком много сухой академической информации, просто смотреть на формулы не интересно, так же не радует то, что в данном курсе все заточено под недавно почивший python 2, приходится костылями устанавливать библиотеки на python 3. При этом заданий, где нужно что-то делать руками крайне мало, 1-2 на неделю в лучшем случае, при этом в большинстве случаев все написано за тебя, нужно только слегка доделать, что практически никак не дает ощутить теорию полученную в видео на практике

創建者 Заспа А Ю

2021年3月29日

Очень средненький курс, подробности не хватает, чем ближе к концу - тем больше по верхам все проходится. Лучше дать меньше материала, но чтобы он был освоен, и человек его стал применять. Чем просто кучу всего вывалить - типо ты теперь знаешь, а человек знает теперь только называния моделей.

創建者 Илья П

2018年4月23日

Большая часть курса посвящена тематическому моделированию. Плохо рассмотрены проблемы кластеризации и поиска аномалий. Качество заданий по программированию, особенно в том же тематическом моделировании невысокие. Слишком много математимитики в видео, при этом крайне скудные лекции

創建者 Гетьман Г А

2020年6月8日

последняя неделя подкосила, очень трудный материал, который излагается в труднодоступной форме. В остальном все прекрасно)

創建者 lu n

2019年12月15日

lack of support during completion of tasks. grader says "check random seed" which is not enough to address complex topics

創建者 Провилков И С

2017年9月10日

Плохая документация по установки BigARTM и неоднозначности постановки задач в некоторых номерах.

創建者 Лепин В В

2020年11月14日

Курс неплохой, но заброшен. Используются старые версии библиотек, это очень неудобно.

創建者 Ivan M

2017年11月30日

Четвёртая неделя — это фиаско. Танцы с бубном и подбором версий пакетов.