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:

101 - 125 von 262 Bewertungen für Обучение на размеченных данных

von Емчинов А В

Jul 01, 2019

Все очень полезно, интересно

Преподаватели составили интересные задания, конспекты - хорошо освятили курс

von Николаев П В

Jan 31, 2019

Отличный курс, ранее имеющиеся знания четко расставил по полочкам. Плюс навык программирования на Питоне

von Зыбин А А

Jun 20, 2019

Сложно, но интересно.

Преподавателям большое спасибо за умение качественно и доступно подать материал.

von Maksim P

Dec 25, 2019

Очень много ценной и полезной информации, вместе с лекциями сообщества DMIA курс заходит на ура!

von Швец П Ю

Feb 06, 2017

больше практичкских примеров будет большим плюсом :)

и ссылки на статьи для глубокого погружения

von Anton S

Dec 27, 2016

Курс отличный. Доступное изложение материала. Рекомендуется к прохождению интересующимся темой.

von Bakyt

Nov 25, 2017

отличный вводный курс в методы обучения с учителем, большое количество практических примеров

von Андрей

Jul 21, 2018

Очень интересно, плотный материал. Спасибо! Нейронные сети немного не оправдали ожиданий)))

von Araslanova A

Jul 16, 2017

Хороший курс. Но его надо обязательно брать в связке со следующим. Курс лучше: от стэнфорда

von albataev

Aug 16, 2016

Отличный курс.

Больше программирования и подробнее постановки задачи - новичкам могут помочь

von Sergey B

Apr 19, 2016

Отличное продолжение вводного курса. Прекрасные лекции и интересные задания. Рекомендую!

von Yuriy V

Dec 10, 2016

Отличный курс, жаль, что в универе не все вещи объяснялись так же понятно и просто :)

von Dmitry M

Apr 23, 2019

Круто, пот льется ведрами. Больше пью (стараюсь именно воды) и продолжаю заниматься.

von Olena K

Aug 30, 2016

Спасибо, было очень интересно. Хотелось бы расширить его и сделать более подробным.

von Nedashkovsky S

Nov 08, 2016

Интересно и полезно.

Благородя этому курсу занял 282 место в олимпиаде Сбербанка ))

von Sanin I

Dec 11, 2016

Отличный курс. Окунает в дебри ML. Обязательно продолжу обучение по специализации

von Roman M

Sep 19, 2016

Хороший понятный курс. Больше уклон на востребованную практику чем на теорию.

von Данил А

Oct 13, 2018

Почему так мало Байеса? Очень надеюсь, что в практике его будет достаточно.

von Нагорный П В

Apr 05, 2018

Очень классный курс, дающий понимание основных алгоритмов машинного обучения

von Ленар С

Nov 06, 2017

Очень доступно о главных алгоритмах дата сайнс, задания подобраны полезные

von Alexander G

Oct 18, 2017

Замечательный курс по машинному обучению для начинающих. Очень рекомендую!

von Sander S

Jun 15, 2016

very professional best in web!!

most updated knowladge , code is very good

von Valentin F

Mar 28, 2016

Много фундаментальных знаний в сжатом виде (без воды) и на русском языке!

von Подвойский А О

Nov 08, 2016

Замечательный, стимулирующий, тонизирующий и очень познавательный курс