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
2,583 évaluations
343 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 :

126 - 150 sur 327 Avis pour Обучение на размеченных данных

par Evgeniy S

2 janv. 2017

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

par Ушаков К Д

17 févr. 2021

Хороший курс, правда задания пятой недели разочаровали - в одних неверные ответы, другие безумно простые.

par Diana

14 oct. 2019

хороший теоретический блок, практические задания продуманные и по теме - но местами слишком поверхностные

par Alexander S

29 sept. 2017

Great! The best you can find on Courser for introduction to ML. You have to know Russian for this course.

par Aleksey T

31 déc. 2016

Отличная подача материала и наглядные примеры. Задания на программирование просто супер. Спасибо за курс!

par Александр В Е

1 juil. 2019

Все очень полезно, интересно

Преподаватели составили интересные задания, конспекты - хорошо освятили курс

par Николаев П В

31 janv. 2019

Отличный курс, ранее имеющиеся знания четко расставил по полочкам. Плюс навык программирования на Питоне

par Зыбин А А

20 juin 2019

Сложно, но интересно.

Преподавателям большое спасибо за умение качественно и доступно подать материал.

par Maksim P

25 déc. 2019

Очень много ценной и полезной информации, вместе с лекциями сообщества DMIA курс заходит на ура!

par Швец П Ю

6 févr. 2017

больше практичкских примеров будет большим плюсом :)

и ссылки на статьи для глубокого погружения

par Anton S

27 déc. 2016

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

par Bakyt

24 nov. 2017

отличный вводный курс в методы обучения с учителем, большое количество практических примеров

par Andrew K

21 juil. 2018

Очень интересно, плотный материал. Спасибо! Нейронные сети немного не оправдали ожиданий)))

par Araslanova A

16 juil. 2017

Хороший курс. Но его надо обязательно брать в связке со следующим. Курс лучше: от стэнфорда

par albataev

16 août 2016

Отличный курс.

Больше программирования и подробнее постановки задачи - новичкам могут помочь

par Sergey B

19 avr. 2016

Отличное продолжение вводного курса. Прекрасные лекции и интересные задания. Рекомендую!

par Yuriy V

10 déc. 2016

Отличный курс, жаль, что в универе не все вещи объяснялись так же понятно и просто :)

par Dmitry M

23 avr. 2019

Круто, пот льется ведрами. Больше пью (стараюсь именно воды) и продолжаю заниматься.

par Olena K

30 août 2016

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

par Сергей Н

8 nov. 2016

Интересно и полезно.

Благородя этому курсу занял 282 место в олимпиаде Сбербанка ))

par Sanin I

11 déc. 2016

Отличный курс. Окунает в дебри ML. Обязательно продолжу обучение по специализации

par Рии Т

19 sept. 2016

Хороший понятный курс. Больше уклон на востребованную практику чем на теорию.

par Daniel A

13 oct. 2018

Почему так мало Байеса? Очень надеюсь, что в практике его будет достаточно.

par Нагорный П В

5 avr. 2018

Очень классный курс, дающий понимание основных алгоритмов машинного обучения