Chevron Left
Retour à Обучение на размеченных данных

Обучение на размеченных данных, Institut de physique et de technologie de Moscou

4.8
1,746 notes
243 avis

À propos de ce cours

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....

Meilleurs avis

par 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.

par YD

Aug 08, 2018

Отличный курс. Меньше чем за месяц появилось базовое понимание обучения на размеченных данных и принципов ML.\n\nМного практики, грамотные преподаватели и качественные pdf сделали своё дело.

Filtrer par :

225 avis

par Дивицкий Денис Юрьевич

Apr 15, 2019

Очень круто!

par Gulnur Baimukhambetova

Apr 12, 2019

Отличный курс! Расстроила только последняя неделя: неудачный выбор лектора в первом разделе; недостаток взаимосвязанности с предыдущим материалом; скомканность достаточно интересных тем. Тем не менее, огромное спасибо за вашу работу!

par Vladislav Zamkovoy

Mar 23, 2019

cool

par Petr Ryzhonkov

Mar 16, 2019

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

par Sergey

Mar 14, 2019

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.

par Шаланкин Максим Дмитриевич

Mar 14, 2019

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)

par Grigory Penzyakov

Mar 13, 2019

Очень познавательно, просто. Ничего лишнего. Прекрасные лекторы

par Булыгин Марк Валерьевич

Mar 07, 2019

Действительно понятно и интересно! Спасибо!)

par Козлов Иван Александрович

Mar 01, 2019

достали эти проверки сокурсниками, эти задания уже 4 день висят

par Kirill Serykh

Feb 23, 2019

Хороший курс, единственное возражение лишь по поводу заданий пятой недели. Хотелось бы чего-то более детального и сложного.