Chevron Left
Zurück zu Обучение на размеченных данных

Kursteilnehmer-Bewertung und -Feedback für Обучение на размеченных данных von Moscow Institute of Physics and Technology

4.8
Sterne
2,193 Bewertungen
281 Bewertungen

Über den Kurs

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....

Top-Bewertungen

RN

Jan 21, 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

Nov 15, 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!

Filtern nach:

26 - 50 von 263 Bewertungen für Обучение на размеченных данных

von Фомин А Г

Jun 17, 2018

Было трудно

von Oleg P

Apr 29, 2016

Мне кажется, что реальная оценка этого курса на сегодняшний день (апрель 2016) - три бала.

Конечно, работа, проделанная создателями курса огромна. Фактически, создан с нуля курс на русском языке по машинному обучению, который охватывает основные темы машинного обучения, более того, зачастую дает больше деталей и математики, чем тот же курс от Andrew Ng. Также я считаю, что этот курс лучше, чем похожий курс от Яндекса. Лекции действительно имеют отношение к теории.

С другой стороны, если смотреть на этот курс, как на продукт среди других, доступных на курсере, то видны и его недостатки. Курс сырой: много недочетов, плохо сформулированных вопросов. Грейдер не принимает ответ, но если запустить тот же код, но в интернете (try jupiter), то вдруг все правильно. Недостатком я считаю и то, что авторы курса не очень активно участвуют в форуме.

Заключение: реальная оценка, по-моему, это 3. Среди русскоязычных курсов по машинному обучению это лучший курс, но если смотреть рационально, сравнивая с другими курсами (и не только по машинному обучению), то еще очень много надо над ним работать. Если авторы планируют развивать этот курс, я думаю, он может очень хорошим, действительно лучшим.

von Резанов А Д

Jul 26, 2019

Курс хорош, но обладает рядом существенных проблем: нулевая поддержка курса (несуществующие ныне модули из sklearn, мертый pybrain, python 2.7 (который перестанет поддерживаться в следующем году), большая проблема получить поддержку на форуме от представителей курса) Можно было бы разбить последнюю неделю на две и увеличить количество материала по нейросетям и метрическим методам

von Vlad B

Oct 14, 2016

Курс дает общее представление о машинном обучении. В заданиях много ошибок и инструкции к заданиям написаны нечетко, время тратится на понимание постановки задачи, а не на выполнение самого задания и приобретения каких-то навыков по обработке данных

von Maria

Apr 18, 2016

Очень непонятные и запутанные объяснения. Понять может только человек, который уже проходил где-то весь этот материал.

von Kozlovtsev A

Jul 28, 2016

Хороший курс. Поначалу казалось, что темы освещаются слишком уж "по вершкам", но по окончании курса, понял, что глубже и не нужно - весь необходимый практический минимум курс дает, а за теорией лучше все же обратиться к соответствующей литературе (или к специализированным курсам).

Теперь придирки :) В некоторых практических заданиях и тестах куча времени уходит на вычитывание мелких нюансов в условии. То есть написанный код верен, но грейдер не принимает ответ, потому что, например, во всех заданиях ранее мы стандартно делили выборку случайно, а в этом задании нам нужны именно последние 25%, на мой взгляд это требование в задании нужно как минимум выделять жирным шрифтом. Таких мест в задачах мало, но именно в силу своей внезапности, они сильно портят настроение.

В целом же, все понравилось, огромное спасибо преподавателям и всей команде курса!

von Sergey P

May 17, 2016

Курс неплохой, интересный. Много практики. Нагрузка, все же, довольно высокая, особенно для работающего человека, поэтому бывает тяжело. Особенно огорчают ошибки в грейдере (на третьей деле, если не ошибаюсь, столкнулся), из-за них убивается действительно гигантское количество времени. Еще один минус - некоторые моменты в лекциях освещаются очень поверхностно, а порой на слушателя просто вываливаются большие формулы, а пояснение дано к ним в двух словах. В этом плане классический ml class с Andrew Ng мне понравился больше, т.к. теория там дана была более подробно, но зато было меньше практики (а тут плюс текущему курсу).

Например, если в теоретическом материале преподаватель скажет почему функция потерь, например, log-loss получается именно такой, то этот материал станет интересней в квадрате! :)

Тем не менее спасибо, было интересно.

von Колобов И А

Sep 13, 2019

Курс отличный! Правда, пятая неделя оказалась достаточно непонятной в плане консистентности материала относительно других недель, особенно распределения в рамках наивного байеса. В целом, отмечу плюсом для себя именно наличие похожих заданий в разных неделях - построение линейных моделей, к примеру - уже доводится до определенного автоматизма и точно не забудется. Также порадовали вставки разных особенных функций в синтаксисе питона (например, zip или concat) - то есть не просто повторение и копипаста, а освоение и особенностей языка. В целом, конечно, теоретические моменты со временем, если не работать непосредственно с ними часто, могут забыться, но хотя бы стало меньше каши в голове относительно тех или иных методов. Спасибо!

von Павельев А В

Jan 12, 2020

Хороший курс. Сформировал понимание, какие задачи решает обучение на размеченных данных, познакомил с достаточно разными моделями, применимыми на практике, дал много важной информации по библиотеке sklearn.

Были затронуты достаточно важные темы о подборе гиперпараметров модели и контроле качества на отложенной выборке/кросс-валидации.

Несколько огорчила неактуальность библиотеки для задания по нейронным сетям, которые в этом курсе затрагиваются лишь обзорно.

В целом очень благодарен команде курса за проделанную работу. Это в каком-то смысле уникальные и актуальные знания и умения, которые тяжело получить где-то еще.

Особенно хочется отметить Евгения Соколова, Эмели Драль и Виктора Кантора как замечательных преподавателей.

von Кирилл В

Apr 26, 2017

Прекрасный курс!

Большое спасибо преподавателям за доступное изложение материала! В курсе много практических заданий, которые позволяют потрогать руками различные методы обучения на размеченных данных, что вкупе с хорошей теоретической базой дает слушателям возможность осознанно применять инструменты для решения различных задач по анализу данных. Кстати, отдельно хочется отметить, что преподаватели дают еще и множество практических советов по предобработке данных и применению методов машинного обучения.

Из недостатков: на 5 неделе дается вводное занятие по нейронным сетям. Задание по программированию по этой теме основано на библиотеке pybrain, которая на сегодняшний день является устаревшей.

von Valeriia N

Jan 31, 2018

The course overall is very good, especially if to read all the additional materials and google things to know more.

The only thing I personally did not like is non-uniformness of different parts. For example, in my opinion, the neural network part was much weaker than others: nothing was easy to understand in the videos and the practical task was just boring. However I need to notice that gradient boosting part and methods review part were really good.

Also a little thing that I did not like is that some of the tasks were in ipynb, and the others were not. It was just a bit imperfect.

Thank you for the course very much! I really enjoyed it and learned the things I did not know before.

von Vasiliy Z

Jun 08, 2016

В курсе подробно разобраны базовые методы машинного обучения с учителем.

Рассмотрены линейные модели, деревья, композиции алгоритмов. Ко всему материалу дана математическая база, практическая реализация на Python с использованием соответствующих библиотек и задачи на закрепление материала.

Много внимания уделено правильно подготовке и работе с данными, рассмотрены различные реальные проблемы и возможные решения, весь материал подкреплен практическими заданиями.

Курс не очень сложный, отлично совмещает практику и теорию, рекомендую всем кто интересуется темой.

von Vladislav K

Nov 17, 2018

Хороший курс для введения в машинное обучение. Знакомит с основными понятиями и со множеством алгоритмов машинного обучения, как и простых, так и не очень. Хочется отметить, что в курсе соблюдается баланс между теорией и практикой. Конечно, для получения более детального представления о некоторых алгоритмах придется воспользоваться другими источниками, но всю информацию в 5-ти недельный курс не уместить. Из минусов могу отметить только уж очень беглое рассмотрение нейронных сетей, оно явно носит лишь ознакомительный характер.

von Yuriy Z

Sep 04, 2018

Лично для меня "Обучение на размеченных данных" был очень информативным курсом. До этого курса единственное что я умел делать на размеченных данных были нейронные сети. Благодаря этому курсу я узнал и попробовал лассо регрессию, ридж регрессию, решающие деревья, случайные леса. Очень сильно удивился увидев использование байесовской статистики для разделения данных. Сразу скажу, что вреия отведенное на курсы для меня оказалось неподйомным и над курсом я просидел значительно дольше чем запланировано.

von Фесенко Г Е

May 27, 2017

Отличный курс! Много практики. Не очень понравилась 5-я неделя - рассказ про нейросети, как мне показалось, был чрезмерно поверхностным, но при этом довольно сложным. Не очень понятно для чего это было сделано - для того, чтобы показать, что они существуют это было как-то сложно, для тех, кто уже с ними знаком - это наверняка было итак известной информацией, а для тех, кто впервые о них узнал - слишком трудно.

von Кадырметов Ш В

Jan 15, 2018

Отличный курс. Сам не эксперт, но алгоритмов разных, в ознакомительном порядке, в нём по-максимуму.

Даёшь больше байесовской статистики! Было бы классно задачу какую-нибудь, из серии спрогнозировать движение такси показаниям по GPS и спидометра. Вообще, пока ощущение, что это метод королей, но нет "мяса".

В целом получил положительных эмоций от чего-то, что работает) С нетерпением иду дальше по специализации

von Петров И В

Sep 15, 2018

Курс был очень полезный. Изложение материала отличное. Были иногда непонятки с заданиями, но они решались. Единственная часть курса, которая не очень понравилась была посвящена нейросетям, лектор, на мой взгляд, не так качественно освятил эту тему, как другие лекторы остальные темы, а задание по ней делалось в не самой популярной библиотеке для построения нейронных сетей.

von Pavel A

May 06, 2019

Замечательный курс для первичного знакомства с анализом данных, преподаватели стараются объяснить все максимально понятно для неподготовленного слушателя, ощущается их труд при составлении курса. Вся информация с лекций законспектрована, так что есть возможность всегда освежить знания, полученные при прохождении специализации. Огромноное спасибо авторам!

von Sergey K

Feb 11, 2019

I have finally finished this course and am glad... no... i am happy. The course requires from participants a lot of effort.

This course is definitely a challenge. I congratulate all participants who have also come to the end. I also would like to appreciate the mentors whose help is very intense and the teaching staff for sharing their knowledge.

von Митюшина Е С

Mar 12, 2018

Отличный курс! Подходит для слушателей с разным уровнем подготовки, пробуждает интерес углубиться в рассматриваемые темы, дает достаточное понимание предмета, чтобы продолжить самостоятельное изучение. Для меня главной трудностью была острая нехватка навыков программирования - на практические задания 2 и 3 недели было потрачено немало времени.

von Поляков Г В

Dec 04, 2019

Всем привет. Отличный курс, выверенные задания. Были знания к моменту прохождения курса. Уже давно смотрю на него, тогда не было тетрадок на python3, теперь появились. Очень комфортно. Полученные знания позволят понимать базовые алгоритмы машиннного обучения в отношении supervised learning. Достойные примеры и практика.

von Алексей К Д

Mar 25, 2018

Отличный курс. За короткий срок рассматривается очень много методов машинного обучения, но при этом объясняются они доходчиво и доступно. Множество практических, разнообразных задач позволяют закрепить навыки и укрепить теоретические знания. Ищите меня на kaggle, буду практиковаться на задачах ;)

von Konstantin T

May 11, 2016

Очень, очень хороший курс! Нет, он великолепен!!!111 Отличное изложение материала, внимание к деталям, интересные примеры приложений к реальным задачам. Буду настоятельно рекомендовать данный курс к просмотру всем знакомым. Большое спасибо создателям курса, у вас всё отлично получилось!

von Проценко С В

Jul 23, 2017

Я не могу сказать, что курс был простым, но он довольно интересный. Периодическая отсылка на прошлые материалы помогает закрепить пройденное. И в целом, сложность заданий может показаться сразу завышенной, но стоит вчитываться и внимательно смотреть лекции, сам все конспектирую.

von Maria A

Dec 25, 2016

I'm very grateful to everybody who prepared that course! It's very useful, extremely interesting and super practical. It is very concise and coherent with the the materials from the previous courses from the specialization. I will recommend this course to my friends for sure.