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
2,349 Bewertungen
309 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:

76 - 100 von 292 Bewertungen für Обучение на размеченных данных

von Антон М И

Sep 13, 2019

Весьма полный и подробный курс, задания можно в принципе выполнять и на python 3, но лучше чтобы все таки создатели курса полностью адаптировали под последний питон

von Елфимов Д И

Oct 13, 2017

Отличный курс! Создатели курса и специализации в целом задали высокую планку еще в первом курсе специализации и продолжают ее держать на уровне! Спасибо вам!

von Роман

Apr 05, 2017

Отличный курс! Отличные преподаватели! Очень качественный материал оптимальный для начинающих. Преподаватели увлекательно, живо, доходчиво объясняют курс.

von Evgeniy G

May 01, 2016

Молодцы. Отличный курс. Немного провисает вопрос с нейроными сетями, но, надеюсь, что эта тема еще будет раскрыта подробнее в других курсах специализации.

von Мельникова Е А

May 22, 2019

Отличный курс!

Не понравился только раздел про нейронные сети: рассмотрено очень поверхностно и абстрактно. Реального понимания задачи вообще не дало.

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 Marsel B

Dec 18, 2016

Подробно и понятно вводят в дисциплину, если не хватит чего-то в лекциях и практике, есть ссылки на литературу, где можно глубже погрузиться в тему.

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 Alex K

Nov 06, 2017

Неделя 5 очень слабая, подача материала и его качество по сравнению с 1м курсом и остальными 4 неделями 2го курса не выдерживают конкуренции.

von Vladislav G

Aug 01, 2017

Интересный курс с множеством прикладных задач. Сделайте по возможности курс, а лучше специализацию, по нейронным сетям в продолжение данной.

von Шаталов Я М

Oct 04, 2019

Отличный курс, НО много проблем с устаревшими библиотеками. Установка pybrain оказалась настоящим приключением, которое я запомню надолго!

von Vadim U

Jan 07, 2018

В целом лекции хорошие, кроме части про нейронные сети. В них все декларировалось, мало что объяснялось. Спасали только лекции Воронцова.

von Alexey S

Sep 11, 2016

Отличный курс! Спасибо большое команде его подготовившей. Отлично подобранные задания позваляют набраться уверенности в данной области.

von Kuznetcov I

Apr 19, 2018

Great. Some times I had feel that we need more math, but due to course should cover different skills range then good enough.

Thank you!

von Taranov G

Jun 13, 2016

Отличный курс по введению в обучение на размеченных данных.

Жалко что нет модуля по работе с признаками, их очисткой и дискретизацией

von Anatoli Y

Apr 06, 2017

Великолепный курс по методам обучения на размеченных данных. Разобраны различные подходы, много практических рекомендаций и заданий

von Andryuschenko A

Nov 08, 2016

Супер! Ясно, понятно! Знания полученные на этом курсе можно использовать на практике на довольно широком пласте практических задач

von Alexandr K

Jun 11, 2018

Отличный понятный и полезный курс. Еще в процессе прохождения начал применять навыки для решения рабочих задач. Спасибо авторам!

von Aleksey S

Apr 24, 2016

Кое-что так и осталось неясным (например нейросети объяснены очень поверхностно и непонятно), но в целом курс очень понравился.

von Kirill S

Feb 23, 2019

Хороший курс, единственное возражение лишь по поводу заданий пятой недели. Хотелось бы чего-то более детального и сложного.

von Anton P

Sep 12, 2017

Well structured course. The material is presented briefly, in an accessible form and carries the maximum informative value.

von Daria Z

Nov 02, 2016

Супер-курс! Много практических примеров, много заданий на программирование, полезная, понятная и хорошо изложенная теория.

von Иванин В А

Aug 09, 2018

Почти всё идеально, не хватило лишь чуть большего количества теоритического материала, в частности доказательств методов.

von Alex S

Nov 13, 2016

Отличный курс! Много интересных практических заданий. Надеюсь следующие курсы специализации будут такими же интересными.

von Kate B

Jan 22, 2019

Очень хороший курс с глубоким и доступным математическим описанием основ ML по заданной теме. Спасибо создателям курса!