Chevron Left
Retour à Обучение на размеченных данных

Avis et commentaires pour d'étudiants pour Обучение на размеченных данных par Institut de physique et de technologie de Moscou

4.8
étoiles
2,584 évaluations
344 avis

À propos du 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. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

Meilleurs avis

RN
20 janv. 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
14 nov. 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!

Filtrer par :

101 - 125 sur 327 Avis pour Обучение на размеченных данных

par Vladislav G

1 août 2017

Интересный курс с множеством прикладных задач. Сделайте по возможности курс, а лучше специализацию, по нейронным сетям в продолжение данной.

par Шаталов Я М

4 oct. 2019

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

par Иудин Е С

26 août 2020

Отличный курс, но почему-то перестали следить за ним: много устаревшей информации по библиотекам, которые используются при решении задач.

par Vadim U

7 janv. 2018

В целом лекции хорошие, кроме части про нейронные сети. В них все декларировалось, мало что объяснялось. Спасали только лекции Воронцова.

par Alexey S

11 sept. 2016

Отличный курс! Спасибо большое команде его подготовившей. Отлично подобранные задания позваляют набраться уверенности в данной области.

par John S

19 avr. 2018

Great. Some times I had feel that we need more math, but due to course should cover different skills range then good enough.

Thank you!

par Taranov G

13 juin 2016

Отличный курс по введению в обучение на размеченных данных.

Жалко что нет модуля по работе с признаками, их очисткой и дискретизацией

par Anatoli Y

6 avr. 2017

Великолепный курс по методам обучения на размеченных данных. Разобраны различные подходы, много практических рекомендаций и заданий

par Andryuschenko A

8 nov. 2016

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

par Владислав С

20 sept. 2020

Всё замечательно, кроме нейронных сетей, что-то не вдохновляющий преподаватель, и не современная библиотека для работы с сетями)

par Alexandr K

11 juin 2018

Отличный понятный и полезный курс. Еще в процессе прохождения начал применять навыки для решения рабочих задач. Спасибо авторам!

par Aleksey S

24 avr. 2016

Кое-что так и осталось неясным (например нейросети объяснены очень поверхностно и непонятно), но в целом курс очень понравился.

par Kirill S

23 févr. 2019

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

par Anton P

12 sept. 2017

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

par Daria Z

1 nov. 2016

Супер-курс! Много практических примеров, много заданий на программирование, полезная, понятная и хорошо изложенная теория.

par Виталий А И

9 août 2018

Почти всё идеально, не хватило лишь чуть большего количества теоритического материала, в частности доказательств методов.

par Alex S

13 nov. 2016

Отличный курс! Много интересных практических заданий. Надеюсь следующие курсы специализации будут такими же интересными.

par Kate B

22 janv. 2019

Очень хороший курс с глубоким и доступным математическим описанием основ ML по заданной теме. Спасибо создателям курса!

par Романов Н

21 mai 2019

Отличный курс для понимания основных методов работы с размеченными данными.

Хотелось бы побольше про нейронные сети.

par Dmitriy K

9 janv. 2018

Очень понравился курс, оптимальный для меня с точки зрения сложности и информативности. Спасибо большое создателям!

par Dmitrii R

13 juin 2020

Появился небольшой практический навык и небольшое представление о методах машинного обучения. Планирую продолжать.

par Роман А Ш

7 sept. 2017

Многие задания невозможно сдать до конца, тк система не принимает ответы, при том что ответы сто процентно верные.

par Merkushina M E

11 févr. 2017

Супер курс!! Но гораздо сложнее, чем предыдущий. На некоторые домашки тратила гораздо больше заявленного времени.

par Anton S

18 oct. 2016

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

par Артур К

12 févr. 2020

Этот курс дался мне намного сложнее, чем первый. Если так будет идти дальше, то до четвертого я не доберусь))