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
1,925 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:

126 - 150 of 239 Reviews for Обучение на размеченных данных

von Daria Z

Nov 02, 2016

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

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 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 Швец П Ю

Feb 06, 2017

больше практичкских примеров будет большим плюсом :)

и ссылки на статьи для глубокого погружения

von Бабин О О

Sep 20, 2016

Спасибо!

von Mikhail T

Nov 23, 2017

Долго, тяжеловато (особенно первые три недели), но интересно!

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 Жильцов Д А

Jun 15, 2017

Курс понравился. Спасибо.

von Khvan V A

Mar 15, 2017

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

von Нехорошев Д А

Nov 15, 2016

Отличный курс, очень интересно и доходчиво.

von Савченков Л А

Dec 18, 2016

Очень интересно! Лекции ёмкие, практика мозгонапрягающая :)

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 Anatoli Y

Apr 06, 2017

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

von Давыдов Ю В

Oct 15, 2017

Достаточно сложный курс с большим охватом материала.

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.

von Сотников Г Д

May 07, 2017

Спасибо авторам! Интересно и информативно! )

von Крикливый А В

Dec 06, 2016

Самый полезный курс в специализации для соревнований на Kaggle

von Alexander A

Feb 26, 2017

Очень приятно было пройти этот курс, хотя иногда было очень сложно

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 Маргарита А

Jul 22, 2017

Супер!

Доступно изложен материал, полезные задания на проверку знаний.

von Sanin I

Dec 11, 2016

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