Chevron Left
Zurück zu Обучение на размеченных данных

Learner Reviews & Feedback for Обучение на размеченных данных by Moscow Institute of Physics and Technology

4.8
1,927 Bewertungen
257 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. Задания и видео курса разработаны на Python 2....

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.

YD

Aug 08, 2018

Отличный курс. Меньше чем за месяц появилось базовое понимание обучения на размеченных данных и принципов ML.\n\nМного практики, грамотные преподаватели и качественные pdf сделали своё дело.

Filtern nach:

51 - 75 of 239 Reviews for Обучение на размеченных данных

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 Гориненко А

Oct 04, 2018

Вау!

von Меркушина М Е

Feb 11, 2017

Супер курс!! Но гораздо сложнее, чем предыдущий. На некоторые домашки тратила гораздо больше заявленного времени.

von Chesnokov M

Apr 30, 2016

Отличный курс, широкий охват тем.

von Yuriy

Jun 23, 2017

Очень полезный курс!

von Tkachenko D

Jul 17, 2017

Объемный и интересный, местами сложный курс, который только подстегнет Ваш интерес к Data Science и даст хороший фундамент для последующей учебы.

von Полушин В О

Apr 24, 2016

Курс понравился! Легкая подача сложного материала, высокая полнота, хорошая глубина изложения, отличные преподаватели - курс однозначно очень хороший

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 Байрамкулов А М

Nov 04, 2017

Каеф

von Kuptsov A

Mar 24, 2016

Отлично!

von Гуров И И

Mar 29, 2018

Отличный курс, спасибо.

von Khvan V A

Mar 15, 2017

Все отлично, но 5-ю неделю лучше разбить на два модуля.

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 Evgeny D

Jun 17, 2017

Хороший курс заставил вспомнить университетские курсы

von albataev

Aug 16, 2016

Отличный курс.

Больше программирования и подробнее постановки задачи - новичкам могут помочь

von Nedashkovsky S

Nov 08, 2016

Интересно и полезно.

Благородя этому курсу занял 282 место в олимпиаде Сбербанка ))

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 Dmitry K

Nov 02, 2016

Отличная популяризация сложных вопросов!

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 Крикливый А В

Dec 06, 2016

Самый полезный курс в специализации для соревнований на Kaggle

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 Подвойский А О

Nov 08, 2016

Замечательный, стимулирующий, тонизирующий и очень познавательный курс

von Лазарев А В

Feb 25, 2018

Все по полочкам! XGBoost освоен)

von Пак И Е

Sep 29, 2017

Великолепный курс, очень много полезного узнал!

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.