Chevron Left
Введение в машинное обучение(으)로 돌아가기

국립 연구 고등 경제 대학의 Введение в машинное обучение 학습자 리뷰 및 피드백

4.7
별점
2,237개의 평가
448개의 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

AL

Sep 25, 2018

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

DD

Feb 10, 2016

Спасибо за курс. Хороший материал. Отличные задания.\n\nЕсть желание пройти курс "Практическое машинное обучение" с большим количеством примеров и практик от авторов этого курса.

필터링 기준:

Введение в машинное обучение의 432개 리뷰 중 326~350

교육 기관: Клочко А С

Jun 06, 2020

Курс очень хороший, приходится ломать голову, чтобы понять теорию, по несколько раз пересматривать, но всё это понять нужно. С заданиями надо ломать голову ещё сильней, и они составлены ужасно, всегда приходится что-то делать не так, как в инструкции, чтобы выполнить его, встречаются противоречия, некоторые указания просто не работают на практике. Иногда без захода в обсуждения вообще непонятно как его делать.

교육 기관: Nikita S

Mar 15, 2016

Платформа курсеры это просто ужас. Все недостатки этого курса происходят именно от платформы. В самом курсе много полезных материалов. Слишком, на мой взгляд, много математической информации, которую можно обобщить до смысла параметров оптимизации и регуляризации и способа работы моделей. Получил много практических навыков работы с данными, с Ipython notebook и python вообще. Советую для начинающих.

교육 기관: Александр

Feb 10, 2016

Присоединяюсь к критиканам особенности подачи материалов курса.

Сначала думал, что мне не хватает математической подготовки, но когда прослушал ролик про прекрасно знакомую мне логистическую регрессию, понял, что проблема не в математической подготовке, а в стиле подачи лектора.

Спасибо за курс, но в будущем, пожалуйста, делайте объяснения более интуитивными, со схемами, объяснением сути и примерами.

교육 기관: Улбутова В

Jun 30, 2020

Формулировка заданий требует переделки. Для новичков нужно более точные формулировки, что нужно сделать и к какому ответу они должны прийти. Финальное задание нужно дать в двух вариантах: не все играют в Dota и трудно анализировать и обрабатывать данные не имя достаточного опыта. Также в финальном задании используется функция ix , от которой уже отказались - нужно переделать, а то путает

교육 기관: Igor K

Feb 13, 2018

Практическая часть в этом курсе отличная, а вот с теорией, на мой взгляд, получилось не очень. Может быть, я такой тупой, но мне показалось, что всё рассказывалось кратко и при этом очень обобщённо. И поэтому сложность была запредельная. ИМХО, для "введения" такой подход не самый лучший. Предпочёл бы смотреть "полные" варианты этих видео из курса ШАД, чтобы как-то разобраться в вопросе.

교육 기관: Голубев К О

Jul 13, 2017

Отличный курс с замечательными примерами, позволяющими на практике попробовать методы, о которых было рассказано в лекциях.

К недостаткам курса хотелось бы отнести излишнюю сжатость в изложении того, как требуется выполнять то или иное задание, из-за чего пришлось потратить немало времени, прежде чем многие из них стали работать правильно.

교육 기관: Алексей А С

Aug 26, 2018

Наверное хорош для ознакомления. Хотелось бы услышать какие технологии будут более востребованы в ближайшие годы. На что сделать упор. Без подглядывания в учебник математики трудно уловить мысль. Трудно связать лекцию с кучей математики с реализацией на алгоритмов на pyton. Возможно большая часть замечаний отпадет с опытом. Посмотрим...

교육 기관: Yury K

Feb 17, 2016

Отдельно теория и практика хороши. Но они не особо связаны.

В теоретической части я добавил бы еще больше наглядных примеров. В практической - более жизненные данные. Во многих примерах данные были синтетические.

И самое главное - не хватает "лабораторных работ", в которых инструктора показывали бы, как чем пользоваться.

교육 기관: Сметанина Ю С

Oct 28, 2017

Очень понравился курс, ничего не понимала раньше в машинном обучении, этот курс здорово помог, но была не очень доступная теория, не так легко было понимать все формулы, которые быстро переключались на слайдах, но практика была супер, прям интересные задания и как раз для новичка, спасибо всем организаторам :)

교육 기관: Titov A

Mar 08, 2016

Сухую математику, причем иногда очень нетривиальную, нужно разжевывать на примерах. Это хорошо получалось у Соколова. Что качается заданий: работа с sklearn очень полезна, но задания были бы еще полезнее, если бы в них нужно было бы реализовывать некоторые алгоритмы из лекций самостоятельно.

교육 기관: Шведун И А

Jan 15, 2018

Классный курс, море математики и объяснений, но это далеко не для новичков. Как минимум, проходящий этот курс человек должен хорошо представлять хотя бы на словах действия и особенности разных алгоритмов, а этот курс поможет понять данные методы глубже через математику.

교육 기관: Vladimir I

Aug 01, 2017

Хорошо подобраны задания (числовые, категориальные признаки, работа с текстом, и, даже, картинками).

Если дойти до конца, то должен сформироваться неплохой багаж примеров о том, как проводить обучение моделей. Так же можно прокачать навыки владения scikit-learn и pandas.

교육 기관: Матиенко А П

Apr 02, 2020

Больше всего на этом курсе мне понравилась то, что есть практика. Она очень важна и спасибо, что вы ее предоставили.

Видеоуроки было трудно освоить. Хотелось побольше примеров кода, чтобы лучше понимать.

А в целом, очень интересно и познавательно!

Спасибо!

교육 기관: Низамова И А

Mar 05, 2018

Мне кажется, что если бы лекции из последнего блока были в начале курса, лично мне было бы проще. Ну и вообще лекции довольно тяжело слушать, особенно сначала. Задания интересные, и понимание того, что нужно делать приходит уже после выполнения заданий.

교육 기관: Александр Х

Mar 04, 2020

Хороший курс, позволяет получить реальное представление об машинном обучении. Однако практическая часть выполнена не слишком хорошо, вам придется самостоятельно искать большую часть информации, которая необходима для решения практических заданий.

교육 기관: Peter Z

Mar 17, 2016

Курс хороший. Правда я не уверен, что он подходит для новичков. В лекции иногда слишком много формул, которых не объясняют на пальцах, может их лучше тогда совсем не давать. Хотелось бы, чтобы итоговый проект имел более практическое применение.

교육 기관: Alexander P

Mar 14, 2016

Лекции дают хороший краткий обзор математики стоящей за алгоритмами. Домашние работы представляют список инструкций какой метод sklearn в каком порядке вызвать для того что бы получить осмысленный результат.

Финальное задание хорошо очень.

교육 기관: Maksim A

May 07, 2020

Отличный курс для знакомсква с миром машинного обучения! Но для того, чтобы хорошо понять материал и выполнить задания требует некоторых знаний программирования в Python и знания линейной алгебры. Рекомендую в качетсве начального курса.

교육 기관: Федоров П А

Nov 25, 2018

Неплохой курс, но теория не сильно соотносится с практикой. Не понимаю зачем было во 'введение' впихивать так много математики, которая только запутает новичка. Практические задачки интересные и не сложные, если знаком с Pandas и NumPy.

교육 기관: Кирюшин А А

Jul 01, 2020

Курс замечательный, мне очень понравился, просто из за того что ему уже около 5 лет, его видемо перестали обновлять, и некоторые данные устарели, но с помощью форума с этим можно справиться. В целом, курс замечательный, реально вводит

교육 기관: Adel

Mar 20, 2017

Фундаментальный курс, из-за этого многое тяжело воспринимается. Довольно мало наглядности. Тем не менее, материал доступен и понятен. Почти всегда. Заставит тех, кто не знает питон, выучить его и начать пользоваться.

Спасибо авторам!

교육 기관: Воробьев Г В

Aug 30, 2019

Теоретическая часть рассказана превосходно и дает понимание как вообще работает машинное обучение. Единственное, неплохо было бы актуализировать практические задания по программированию до питона3 и новых версий библиотек.

교육 기관: Konstantin V

Mar 17, 2017

https://medium.com/@CV89/%D0%B2%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%B2-%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-coursera-5e3fcc44d95f#.uucovnf1a

교육 기관: Kirill L

Feb 28, 2016

Интересные задания, показано много инструментов и библиотек Python для ML. Немного не согласованные лекции с более высоким порогом входа, чем задания. Но в целом отличный толчок дальше погружаться в эту область.

교육 기관: Артем Р

Mar 30, 2019

В целом неплохое введение в машинное обучение и использование питона для этих задач. Мне понравилось. Ролики с теорией в таком виде практически не воспринимаются, я уже забыл практически все, что в них было.