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
1,936 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

???? ?? ?????? ?????? ?? ???????? ?? ??????????? ??????. ??????? ???????????? ???????????????????? ????????? ???????? ??????? ? ????????????? ???????? ???????????? ?????????? ?????? ? ????????.

YD

Aug 08, 2018

???????? ????. ?????? ??? ?? ????? ????????? ??????? ????????? ???????? ?? ??????????? ?????? ? ????????? ML.\n\n????? ????????, ????????? ????????????? ? ???????????? pdf ??????? ???? ????.

Filtern nach:

101 - 125 von 240 Bewertungen für Обучение на размеченных данных

von Давыдов Ю В

Oct 15, 2017

Достаточно сложный курс с большим охватом материала.

von Кулик А Ю

Oct 13, 2017

Мне очень нравится

von Пузь В С

Feb 24, 2017

очень понравилось

von Ленар С

Nov 06, 2017

Очень доступно о главных алгоритмах дата сайнс, задания подобраны полезные

von Vladimir

Apr 06, 2016

Курс отличный! Спасибо огромное преподавателям за труд! Твёрдая пять.

von Alexander

Dec 27, 2016

Интересный курс, хорошие практические задания.

von Stanislav

Jun 07, 2016

Пример того, каким должно быть образование в начале 21 века.

von Sergei S

Apr 20, 2016

XGBoost lab... No comments

von Сотников Г Д

May 07, 2017

Спасибо авторам! Интересно и информативно! )

von Alisa S

Jan 29, 2018

Значительно сложнее предыдущего (и это хорошо!)

von Тарасенко В В

Mar 09, 2017

Курс хорош.

von Oleksandr F

Jan 22, 2017

Excellent!

von Nadya

Oct 27, 2016

Отличный прикладной курс

von Коломиец Д В

Jan 09, 2018

Очень понравился курс, оптимальный для меня с точки зрения сложности и информативности. Спасибо большое создателям!

von Sergei T

Jul 23, 2017

Relatively good course with diversity of material, almost all easy to understand(except into bayes theory for those who haven't got some theory at uni), best regards to tutors.

von Michael N

Mar 27, 2017

Отличный курс для начального уровня обучения анализу данных

von Козырев И А

Oct 17, 2017

Отличный курс, мне кажется основной во всей специализации

von Anvar A

Feb 02, 2018

Отличный курс с хорошим упором на линейные модели!

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 Тюлькин Н П

Apr 10, 2018

Отлично

von Нагорный П В

Apr 05, 2018

Очень классный курс, дающий понимание основных алгоритмов машинного обучения

von Михалев С А

Nov 07, 2017

Отличный курс!

von Борисихин А Н

Mar 03, 2018

Very intensive and interestign course

von Цхондия Г А

Nov 21, 2017

cool

von Ковалев А

Jun 12, 2018

отлично!