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 :

176 - 200 sur 327 Avis pour Обучение на размеченных данных

par Бочек В П

28 juil. 2021

Ф​ундаментально полезный курс для желающих изучить ML

par Alexey Z

12 juil. 2019

Большое спасибо составителям курса и всем причастным!

par Evgeny D

17 juin 2017

Хороший курс заставил вспомнить университетские курсы

par Давыдов Ю В

15 oct. 2017

Достаточно сложный курс с большим охватом материала.

par Mamedov M

11 nov. 2019

One of the best series of courses i ve ever started

par Anvar A

1 févr. 2018

Отличный курс с хорошим упором на линейные модели!

par Королькевич Г В

8 avr. 2020

под конец было не очень понятно, а так отлично)

par Alisa S

28 janv. 2018

Значительно сложнее предыдущего (и это хорошо!)

par Акимов О

29 nov. 2017

Для уровня Beginner 5/5, для Intermediate 4-/5.

par Ilya P

29 sept. 2017

Великолепный курс, очень много полезного узнал!

par Sergey O

27 mai 2019

Отличный курс. Продолжаю идти по специализации

par A D

27 déc. 2016

Интересный курс, хорошие практические задания.

par Булыгин М В

7 mars 2019

Действительно понятно и интересно! Спасибо!)

par Dmitrii P

15 oct. 2017

Великолепный курс! Спасибо огромное авторам.

par Сотников Г Д

7 mai 2017

Спасибо авторам! Интересно и информативно! )

par Роман Ч

17 janv. 2019

Жалею, что уже прошел. Очень полезный курс!

par Дмитрий Н

15 nov. 2016

Отличный курс, очень интересно и доходчиво.

par Яков Ч

4 mai 2017

отличный с практической точки зрения курс

par Dmitry K

2 nov. 2016

Отличная популяризация сложных вопросов!

par Петрашень Н И

25 juil. 2018

Отличный курс для ознакомления с темой.

par Юрасик Г А

10 mai 2019

Отличный курс! Спасибо его создателям!

par Vsevolod K

16 janv. 2019

Great course from great professionals!

par Emin Y

24 avr. 2018

Хороший курс, мне понравился. Спасибо!

par Илья В Л

26 juin 2021

Отличный курс

Тока NN  чутка подкачали

par Борисихин А Н

3 mars 2018

Very intensive and interestign course