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
2,402 Bewertungen
322 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

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!

MM

Dec 30, 2016

Спасибо большое за курс!\n\nСистематизировал и вспомнил свои знания по линейным моделям, узнал много нового и полезного про остальные модели, поработал наконец с нейронными сетями!

Filtern nach:

51 - 75 von 304 Bewertungen für Обучение на размеченных данных

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.

von Матиенко А П

May 28, 2020

Супер! Все отлично! Особенно понравились мини-лекции Соколова: все очень подробно объяснено, интересно слушать, интерес подогревается. Есть разобранные примеры. Задачки, на которых можно попрактиковаться. Преподаватели отличные! Материал интересный. Практика есть. 20 из 10!

von Данил

Jul 25, 2017

Спасибо! Курс очень понравился, из замечаний, лично на мой взгляд, хотелось бы чуть более сложных и глубоких практических заданий по программированию, еще лекции по нейронным сетям показались какими-то смазанными и не до конца понятными, но в целом все очень хорошо)

von Dremina A

May 29, 2017

Хороший курс, где все разложено по полочкам. Понятная теория, интересное изложение, хорошо подобранные задачи, справки по функциям и даже есть подсказки, если отправленный ответ не совпадает с правильным. Понравились лекторы, рассказывали с огоньком в глазах :)

von Коноплев В Е

Sep 05, 2020

Очень хороший курс. Большую часть рассказывает Евгений Соколов, и у него это очень хорошо получается! 5 Неделя скомканная, все остальные очень интересные. По поводу проблем с установкой pybrain на 3 питон : смотрите советы в канале в телеграмме.

von Maxim B

Apr 09, 2017

Предупреждайте людей, что иногда нужно разбивать выборку не с помощью train_test_split, а руками. Иначе ответ не сходится.

Кроме того, что перед бинаризацией надо конвертить категориальные признаки в строки на всякий случай.

В остальном все круто!

von Petr K

Dec 11, 2018

Отличный курс по соотношению глубины погружения и скорости продвижения. Живо, подробно, с практикой, позволяющей немного набить руку в sklearn и numpy. Чрезмерного разжевывания тоже нет - это все-таки все еще начало пути в Машинном Обучении.

von Ivan S

Sep 07, 2018

Замечательный курс! Очень помог в изучении и освоении алгоритмов обучения с учителем. Теперь чувствую себя более уверенно в работе с данными и их обработкой. Может, смогу сделать что-нибудь прикладное в данной области.

von Зубачев Д С

Nov 10, 2017

Хороший курс. Узнал много нового и интересного. Жаль, что мало материала по нейронным сетям. Очень понравился случайный лес и градиентный бустинг над решающими деревьями. Авторам огромное спасибо за проделанную работу!

von Tatiana O

Feb 11, 2017

Спасибо команде преподавателей за проделанную работу. Считаю курс очень эффективным. Идеальное сочетание практики, программирования на Python, математического обоснования и интуитивного объяснения работы алгоритмов.

von Karyukin V I

Aug 09, 2020

Topics of the course are very useful for me because I work with supervised learning a lot. Videos, texts and assignment were very interesting, and they allowed me to strengthen my skills in machine learning.

von Vitaly B

Oct 17, 2020

Тяжело в учении - легко в бою. Преподаватели обучают не только применять стандартные методы из библиотек, но и разбираться в том, как устроены алгоритмы. Дается огромный объем знаний и практических навыков.

von Anton G

Jan 20, 2018

Отличный курс! В лекциях все объясняется крайне доходчиво, лекторы замечательные (Соколову отдельный респект :) ). Практические задания не оторваны от теории курса и очень хорошо подобраны по сложности.

von Шевнин П Л

Jan 17, 2020

Курс отличный! Хотя не без недостатков: не все задания переделаны под Python 3, ну, и нейронные сети недостаточно освещены. Тяжело дались первые 2 недели, а дальше легче. Так что всем попутного ветра!

von Hazem s s

Apr 08, 2020

Один из лучших курсов по обучению на размеченных данных. Немного расстраивали несбалансированность сложности домашних заданий и промежуточных проверок правильности подготовки данных в заданиях.

von Artem D

Dec 02, 2018

Курс очень живой и интересный, очень доволен. Продолжу проходить специализацию.

5-ая неделя этого курса, как известно, не очень удачная, так что, просто примите ее такой, какая она есть :)

von Zakharenkov A

Jul 21, 2017

Курс просто фантастика. Отличное преподавание, много нового. Столько что еще переваривать и переваривать. Немного сжата последняя неделя и на нейронные сети нужно больше времени. Спасибо.

von Yevhen D

Aug 08, 2018

Отличный курс. Меньше чем за месяц появилось базовое понимание обучения на размеченных данных и принципов ML.

Много практики, грамотные преподаватели и качественные pdf сделали своё дело.

von Andrii D

Apr 29, 2018

Хороший курс, много времени уделено объяснению теории. На мой взгляд - лучше параллельно читать с "The elements of statistical learning", там некоторые моменты подробнее объясняются.

von Petr K

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.