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 :

201 - 225 sur 327 Avis pour Обучение на размеченных данных

par Журавлёв М

13 août 2020

прекрасный курс, узнал много нового

par Аверин А В

24 oct. 2019

Добрый день! Курс очень понравился!

par Maria I

2 sept. 2017

очень насыщенный и интересный курс

par Chesnokov M

30 avr. 2016

Отличный курс, широкий охват тем.

par Лазарев А В

25 févr. 2018

Все по полочкам! XGBoost освоен)

par Nikolay E

10 janv. 2018

Основной курс всей специализации

par Alexey P

9 mars 2017

Очень плотный и полезный курс:)

par Sergei S

20 avr. 2016

XGBoost lab... No comments

par Жильцов Д А

14 juin 2017

Курс понравился. Спасибо.

par Надежда З

27 oct. 2016

Отличный прикладной курс

par Михаил П

20 juin 2019

Очень качественный курс

par Alex Z

23 oct. 2018

Отличный курс, спасибо!

par Гуров И И

29 mars 2018

Отличный курс, спасибо.

par Aleshin A

10 déc. 2017

Очень интересный курс.

par Pyltsin M

9 avr. 2016

Круто. Спасибо YANDEX!

par Остроухов С Ю

5 août 2021

Интересно, но сложно.

par Щербаков И В

13 sept. 2020

wwwqweqwerqweqweqweqw

par Юра К

23 juin 2017

Очень полезный курс!

par Кулик А Ю

13 oct. 2017

Мне очень нравится

par Пузь В С

23 févr. 2017

очень понравилось

par Хомюк Г А

27 janv. 2021

Прекрасный курс!

par Мария Е Ч

4 mai 2018

Спасибо за курс!

par Egor P

19 avr. 2020

The best course

par Kuznetsov A S

28 juil. 2018

Добротный курс!

par Зайнуллин Т В

19 juin 2020

Отличный курс)