Chevron Left
Retour à Поиск структуры в данных

Avis et commentaires pour l'étudiant pour Поиск структуры в данных par Institut de physique et de technologie de Moscou

4.7
1,174 notes
117 avis

À propos du cours

В машинном обучении встречаются задачи, где нужно изучить структуру данных, найти в них скрытые взаимосвязи и закономерности. Например, нам может понадобиться описать каждого клиента банка с помощью меньшего количества переменных — для этого можно использовать методы понижения размерности, основанные на матричных разложениях. Такие методы пытаются сформировать новые признаки на основе старых, сохранив как можно больше информации в данных. Другим примером может служить задача тематического моделирования, в которой для набора текстов нужно построить модель, объясняющую процесс формирования этих текстов из небольшого количества тем. Такие задачи назвают обучением без учителя. В отличие от обучения с учителем, в них не предполагают восстановление зависимости между объектами и целевой переменной. Из этого курса вы узнаете об алгоритмах кластеризации данных, с помощью которых, например, можно искать группы схожих клиентов мобильного оператора. Вы научитесь строить матричные разложения и решать задачу тематического моделирования, понижать размерность данных, искать аномалии и визуализировать многомерные данные. Задания и видео курса разработаны на Python 2....

Meilleurs avis

PK

May 04, 2018

Отличный вводный курс, как и вся специализация. Доступно и понятно изложены все базовые вещи, которые могут потребоваться в повседневной деятельности в качестве data scientist.

AA

Jan 09, 2017

Интересный курс, замечательные преподаватели. Есть моменты когда лекция довольно сложная, а тест простой, это оставляет тревожное ощущение недоученности :)

Filtrer par :

76 - 100 sur 111 Examens pour Поиск структуры в данных

par Исаев Д В

Mar 11, 2019

Не понравилась неделя тематического моделирования.

par Sergey

Mar 19, 2019

Good course. Outstanding choice of topics. The most prominent techniques for clustering are covered in an easy-to-read way. I especially enjoyed the last week's theory on processing texts. It's awesome that the authors have included the references for further reading; I've downloaded those, and now I'm looking forward to read it soon.

As usual for this set of courses, I have mixed feelings with regard to the programming assignments. From those, I mostly mastered installing various versions of Python packages. On the other hand, it can be viewed as a nice hands-on training in using the built-in functions for clustering purposes, and running some general Python routines, such as list comprehension etc. This way, it totally fits my personal goals, and I'm moving on to the next course.

par Rustem Y

Dec 01, 2018

Классный курс, но есть проблемы с домашками

par Курочка А Ю

Oct 29, 2018

Не удается установить Bigartm

par Andrey I

Jun 19, 2016

Отличный курс, но мало времени уделено кластеризации, хорошо бы иметь 2 недели вместо одной и больше заданий

par Konstantin C

Apr 02, 2018

Тематическое моделирование довольно сложно для понимания и требует много дополнительного времени на изучение. Возможно, стоит пересмотреть этот раздел: упростить изложение либо растянуть на две и более недели обучения.

par Evghenii G

Nov 28, 2017

Очень доступное объяснение материала, кроме последней недели - её, как будто, взяли из другого курса. Было бы хорошо добавить побольше практических задач

par Филипп

Aug 09, 2017

что за трэш с грэйдером? :(

par Sergei B

Aug 04, 2016

Этому курсу поставлю "четверочку". Предыдущие два более интересные и продуманные. Третий курс получился каким-то слишком поверхностным. Сам материал очень нужный и полезный, но уж слишком "по верхам". Хочется, чтобы некоторые темы разбирали более глубоко и последовательно - от простого к сложному. Не всегда можно обойтись коротеньким видео - лучше записать больше уроков, и толку будет больше.

Но все равно я доволен. Пройдя три курса, я уже могу решать реальные задачи.

par Иван Ч

Sep 27, 2016

Неделя с тематическим моделированием не зашла.

par Minasian V

Jul 21, 2017

В целом- очень круто. Некоторые темы сложные , но интересные. На мой взгляд, последняя неделя проработана не очень хорошо.

par Polovinkin A

Oct 09, 2017

не очень приятно подбирать версии gensim и numpy, чтобы выполнить задание

par Michael N

Jun 25, 2017

Очень полезный курс. Хотя по сравнению с 1, 2 и 4 показался местами пустоватым.

Практические тесты мало помогают усвоить материал, т.к. зачастую их можно решить просто бездумно дургая соответствующие API

Однако теоретическая часть выше всяких похвал.

par Чернышев А О

Nov 13, 2017

Про тематические модели Константин Воронцов очень бегло рассказывает и непонятно, к сожалению.

par Anvar A

Mar 26, 2018

первые недели курса были очень полезными. Последния неделя слишком сложная, чтобы ее дать в столь короткий срок. Никакой пользы не извлек из последней недели

par Alexander A

Mar 25, 2017

Установка BigARTM меняется. Видео сделано по предыдущей версии. Вместо видео лучше бы была PDF с подробными инструкциями. В ролике приведён пример идеальной ситуации. Хотелось бы, чтобы в ролике разбирались типичные ошибки установки.

par Лазарев А В

Apr 27, 2018

Задачи в Тематическом моделировании нуждаются в более глубоких пояснениях.

В целом курс понравился.

par Nikolay K

Apr 12, 2018

Сделайте что-нибудь с заданием по Тематическому Моделированию, чтобы оно не зависело от версий библиотек

par Сотников Г Д

Jun 11, 2017

Курс, на мой взгляд, уступает предыдущим двум. В целом мне понравилось, однако некоторые шероховатости в его составлении испортили впечатление. Советую пройти и ознакомиться! Подталкивает к интересным размышлениям.

par Макеева Д В

Jun 15, 2018

было бы здорово, если бы создатели курса перезаливали информацию по мере изменений состава пакетов. так, например, BigARTM уже совершенно не соответствует тому, что говорится в курсе: ни установка, ни пример работы с данным пакетом.

par Окольнов Ю В

Jun 23, 2018

Интересный курс по теме, которая (я надеюсь) будет полезна в практической работе.Преподаватели хорошие, но иногда было видно, что либо они недостаточно потренировались на камеру, либо стеснялись. Т.е. словесная подача была недостаточно гладкой. Это мешает сфокусироваться и внимать.Последнее задание оказалось необязательным, и я уже не узнаю - проверит ли его кто-нибудь хоть когда-нибудь :)Предпоследнее задание было не особо сложным - но пришлось переустанавливать GenSim несколько раз, чтобы подбить ответы к грейдеру. Это ужасно. Нужно внести все вариации ответов, получаемых с разным gensim в грейдер!

par Голубев К О

Aug 26, 2017

В некоторых заданиях не хватает конкретики. В частности, задача по BigARTM из-за обновленной до 0.8.3 версии библиотеки работает несколько по-другому. Также хотелось бы больше задач по программированию по теме кластеризации. В конспектах пяти-восьми лекций, отображаемых на видео можно заметить ошибки/опечатки, вводящие в заблуждение. Хотелось бы, чтобы конспект был чище.

Тем не менее, курс отличный, дает очень много полезной информации. Ставлю твердую 4.

par Nikolay E

Nov 22, 2017

В целом хороший и полезный курс, но есть проблемы с совместимостью библиотеки BigARTM разных версий

par Юрков А М

Jun 10, 2019

всё чаще появляются задания, где ответ зависит от версии библиотек

(хотелось бы чтоб грейдер принимал аналогичные ответы по заданиям из актуальных версий библиотек, а не 1-3 летней давности)

par Пономарев М А

Aug 15, 2019

Курс хороший, но многие материалы несколько устарели, приходится ковыряться в обсуждениях для решения проблем которые не должны возникать при решении заданий. Устаревшие библиотеки, ответы вычисленные с использованием более свежих версий не принимаются, проблемы с установкой старых версий и тд. Да и питон 2й версии прекратит поддержку к концу года. То, что кто то из составителей привык использовать в работе 2ю версию не означает что студентам следует изучать материал на ее примере, в скором времени им, с большей вероятностью, пригодится именно 3я.Стоило бы обновить задания под актуальные версии, сами лекции актуальность не теряют.