Chevron Left
Введение в машинное обучение(으)로 돌아가기

HSE 대학의 Введение в машинное обучение 학습자 리뷰 및 피드백

4.6
별점
2,394개의 평가
•
488개의 리뷰

강좌 소개

Не так давно получил распространение термин «большие данные», обозначивший новую прикладную область — поиск способов автоматического быстрого анализа огромных объёмов разнородной информации. Наука о больших данных ещё только оформляется, но уже сейчас она очень востребована — и в будущем будет востребована только больше. С её помощью можно решать невероятные задачи: оценивать состояние печени по кардиограмме, предсказывать зарплату по описанию вакансии, предлагать пользователю музыку на основании его анкеты в интернете. Большими данными может оказаться что угодно: результаты научных экспериментов, логи банковских транзакций, метеорологические наблюдения, профили в социальных сетях — словом, всё, что может быть полезно проанализировать. Самым перспективным подходом к анализу больших данных считается применение машинного обучения — набора методов, благодаря которым компьютер может находить в массивах изначально неизвестные взаимосвязи и закономерности. На факультете компьютерных наук ВШЭ и в Школе анализа данных есть люди, активно использующие машинное обучение и разрабатывающие новые подходы к нему. Именно они — преподаватели этого курса. Вы изучите основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения — в основном речь пойдёт о классификации, регрессии и кластеризации. Узнаете об основных методах машинного обучения и их особенностях, научитесь оценивать качество моделей — и решать, подходит ли модель для решения конкретной задачи. Наконец, познакомитесь с современными библиотеками, в которых реализованы обсуждаемые модели и методы оценки их качества. Для работы мы будем использовать реальные данные из реальных задач. Краткая программа курса: Неделя 1. Введение. Примеры задач. Логические методы: решающие деревья и решающие леса. Неделя 2. Метрические методы классификации. Линейные методы, стохастический градиент. Неделя 3. Метод опорных векторов (SVM). Логистическая регрессия. Метрики качества классификации. Неделя 4. Линейная регрессия. Понижение размерности, метод главных компонент. Неделя 5. Композиции алгоритмов, градиентный бустинг. Нейронные сети. Неделя 6. Кластеризация и визуализация. Частичное обучение. Неделя 7. Прикладные задачи анализа данных: постановки и методы решения. Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах. Для выполнения практических заданий потребуются базовые навыки программирования. Очень желательно знать Python. Задания рассчитаны на использование этого языка и его библиотек numpy, pandas и scikit-learn. Чтобы успешно завершить курс, нужно набрать проходную сумму баллов за тесты и практические задания, а также выполнить финальный проект, посвящённый решению прикладной задачи анализа данных. Мы уверены, что этот курс будет полезен каждому, кто хочет постичь искусство предсказательного моделирования и освоить интеллектуальный анализ данных. Появились технические трудности? Обращайтесь на адрес: coursera@hse.ru...

최상위 리뷰

AA
2016년 6월 14일

Хороший курс без лишнего. Некоторые методы, предлагаемые в заданиях не оптимальны с точки зрения затрат ресурсов компьютера и времени программиста, но, надеюсь, с новыми сессиями будет развитие курса.

AL
2018년 9월 24일

Понравилось отсутствие "разжевывания" материала, короткие и информативные видео-лекции, довольно интересные задания. Курс дал начальное понимание основных принципов и направлений в ML.

필터링 기준:

Введение в машинное обучение의 472개 리뷰 중 251~275

교육 기관: Сергей В

•
2021년 2월 21일

Очень хороший курс для знакомства с ML

교육 기관: Алексей

•
2020년 7월 24일

Тяжело, но понравилось. Очень полезно.

교육 기관: Евгений М

•
2017년 11월 13일

Ребята, спасибо огромное! Вы молодцы!

교육 기관: TzQWYtmxhY

•
2016년 2월 23일

Lets courses team to gain more money.

교육 기관: Alexey S

•
2017년 7월 31일

Интересно, жизненно и увлекательно!

교육 기관: Зорин Л М

•
2017년 9월 24일

Хороший стартовый не сложный курс.

교육 기관: Грачев А В

•
2017년 6월 23일

Все здорово - и доступно и понятно

교육 기관: Vladimir

•
2016년 4월 12일

Отличный курс, узнал много нового.

교육 기관: Anton

•
2016년 3월 12일

Интересный и ознакомительный курс.

교육 기관: Anton Z

•
2017년 11월 17일

Хороший курс, мотивирует творить

교육 기관: Юрий К

•
2019년 7월 10일

Шикарный курс. Спасибо авторам.

교육 기관: Соколов Е

•
2018년 5월 22일

достаточно практических занятий

교육 기관: Александр Х

•
2017년 11월 20일

Отличные фундаментальные знания

교육 기관: Сергей А

•
2017년 6월 5일

Ну конечно это отличный курс :)

교육 기관: Гамов А

•
2016년 3월 15일

Отличный курс на русском языке.

교육 기관: Pavel B

•
2018년 11월 20일

Memorable

Everything is perfect

교육 기관: Alexander F

•
2017년 10월 23일

очень интересно и информативно

교육 기관: Литвинов В Г

•
2018년 3월 14일

The best course for beginner.

교육 기관: Баханова М Д

•
2017년 12월 20일

Курс супер! Спасибо большое!

교육 기관: Бойцов М В

•
2017년 9월 12일

Прекрасный курс! Рекомендую!

교육 기관: Трусевич Е

•
2016년 2월 20일

Easy but very useful course.

교육 기관: Tarasevich U

•
2018년 9월 11일

Спасибо за прекрасный курс!

교육 기관: Roman B

•
2017년 2월 15일

Сложно. Полезно. Интересно.

교육 기관: Ihor I

•
2017년 1월 29일

Great course! Thanks a lot!

교육 기관: Яковлев П

•
2021년 3월 25일

Круто, мне понравился курс

Coursera Footer

경력을 시작하거나 쌓기

인기 있는 주제 찾아보기

팀의 기술 향상

온라인으로 학위 또는 자격증 취득

Coursera

커뮤니티

기타

어디에서나 학습
앱스토어에서 다운로드하기구글 플레이에서 받기
Placeholder