Chevron Left
Обучение на размеченных данных(으)로 돌아가기

Обучение на размеченных данных, 모스크바 물리 기술원

4.8
1,802개의 평가
247개의 리뷰

About this Course

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....

최상위 리뷰

대학: 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.

대학: 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.

필터링 기준:

231개의 리뷰

대학: Мельникова Екатерина Андреевна

May 22, 2019

Отличный курс!

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

대학: Романов Никита Андреевич

May 21, 2019

Отличный курс для понимания основных методов работы с размеченными данными.

Хотелось бы побольше про нейронные сети.

대학: Daniel Bulgadaryan

May 11, 2019

Интересный курс, но сложность заданий не всегда соответствует излагаемому материалу, да и порядок изложения не всегда логичен. Хорошо, что у sklearn подробная доступная документация :)

대학: Юрасик Георгий Анатольевич

May 10, 2019

Отличный курс! Спасибо его создателям!

대학: Андреев Павел Константинович

May 06, 2019

Замечательный курс для первичного знакомства с анализом данных, преподаватели стараются объяснить все максимально понятно для неподготовленного слушателя, ощущается их труд при составлении курса. Вся информация с лекций законспектрована, так что есть возможность всегда освежить знания, полученные при прохождении специализации. Огромноное спасибо авторам!

대학: Dmitry Moshkin

Apr 23, 2019

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

대학: Дивицкий Денис Юрьевич

Apr 15, 2019

Очень круто!

대학: Gulnur Baimukhambetova

Apr 12, 2019

Отличный курс! Расстроила только последняя неделя: неудачный выбор лектора в первом разделе; недостаток взаимосвязанности с предыдущим материалом; скомканность достаточно интересных тем. Тем не менее, огромное спасибо за вашу работу!

대학: Vladislav Zamkovoy

Mar 23, 2019

cool

대학: Petr Ryzhonkov

Mar 16, 2019

Такой хороший курс и так слили последнюю неделю. Сделайте уже что-нибудь с ней. Все в лучших традициях Воронцова : миллион формул на слайде, куча интегралов, выводы какие-то в две строки и "очевидные преобразования", далее задание на 5 минут, которое слабо связано с тем что происходило в лекции. Очень долго не мог закончить этот курс именно из-за этой недели, постоянно прокрастинировал её.

В итоге оценка за 1-4 неделю% 5 из 5

За 5 неделю : 1 из 5