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
stars
2,163 Bewertungen
280 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:

251 - 262 von 262 Bewertungen für Обучение на размеченных данных

von Захаркин Г Ф

Nov 03, 2019

5 неделя разочаровала

von Ульянов Р

Jul 09, 2017

Лучше первого

von Basil S

Oct 15, 2017

not bad

von Демидова Е А

Jun 17, 2018

Спасибо Виктору Кантор и Дмитрию Ветрову за замечательные и живые лекции. Ваши лекции пробуждают интерес к темам, которые вы затрагиваете. Видно, что вы отлично понимаете то, о чем рассказываете, а главное, можете донести эту информацию до других.Три звезды за то, что некоторые лекции были откровенно некачественными, было похоже, что студента-прогульщика заставили делать доклад по теме, которую он не понимает (конечно, это не касается выше указанных преподавателей).

von Zamoshin P

Oct 04, 2019

Из-за вечного разгадывания ребусов в заданиях (а какие параметры они не указали на этот раз) пропадает всякое желание заниматься курсом. Боюсь, продлять еще раз его уже не буду. Тем не менее, спасибо.

von Ilya D

Sep 23, 2017

Очень подробно рассмотрены линейная регрессия, решающие деревья, композиции алгоритмов, но нейронные сети, Байес и kNN "свалены" в одну неделю, хотя материала по ним хватит на отдельный курс.

von Ablaikhan A

Jun 13, 2016

Great content, but there is no point to keep automated-grading closed for auditing students.

von Попов В Б

Jan 31, 2019

Более формальный курс, чем предыдущий

von Ruslan S

Apr 03, 2017

Условно-простые задания с непонятным объяснением

von Волынский А Н

Jun 28, 2017

Еще один пример неудачного курса от яндекса и мфти. Мало примеров, мало практики, слабые тесты, авторские неработающие функции в программных заданиях.

von Kirill

Feb 16, 2017

Курс очень хороший, но поддержка отвратительная. На форуме получить ответ на вопрос можно только если сило повезёт

von Козлов И А

Mar 01, 2019

достали эти проверки сокурсниками, эти задания уже 4 день висят