Chevron Left
Введение в машинное обучение(으)로 돌아가기

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

4.6
별점
2,299개의 평가
466개의 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
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.

DD
2016년 2월 9일

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 450개 리뷰 중 351~375

교육 기관: Низамова И А

2018년 3월 5일

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

2020년 3월 4일

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

2016년 3월 17일

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

2016년 3월 14일

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

2020년 5월 7일

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

2018년 11월 25일

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

2020년 7월 1일

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

2017년 3월 20일

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: Georgii V

2019년 8월 30일

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

2017년 3월 17일

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

2016년 2월 28일

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

2019년 3월 30일

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.

교육 기관: Dmitry G

2016년 5월 10일

Хорошое наполнение математикой (в отличие от Andrew Ng).

Из минусов:

-Ничего толком не рассказано про нейронные сети

-Задания слишком легкие

В целом, курс очень хорош для старта изучения ML

교육 기관: Alexander A

2018년 2월 14일

Отличный ознакомительный курс! К сожалению нет практических заданий на глубинное обучение.

Great course! Unfortunately it does not contain deep learning practical assignments.

교육 기관: Иванов А Ю

2019년 5월 10일

Спасибо большое, курс мне очень понравился, он дает очень много полезной информации.

Пожалуй единственный минус для меня - это некоторый разрыв между теорией и практикой.

교육 기관: Kirill Z

2018년 5월 10일

Хороший курс, позволяет понять азы машинного обучения. Мне не хватало навыков программирования в Питоне, по-этому некоторые задания выполнялись медленнее чем могли бы.

교육 기관: Kyrylo K

2016년 3월 21일

Я бы не сказал что это вводный курс, думаю что для начала можно послушать курс от Andrew Ng. Зато не плохое введение в инструменты для машинного обучения на Python.

교육 기관: Чернышев А В

2019년 12월 1일

Мало наглядных примеров в лекциях, что усложняет восприятие.

Мало примеров реализации на python, много приходилось искать, т.к. опыта работы с python не было

교육 기관: Petrovich S

2020년 8월 9일

Немного странный формат сдачи заданий на программирование, а также нет заданий на программирование по нейросетям. В остальном курс очень хороший!

교육 기관: Гудиев А

2017년 12월 18일

Хороший курс. Местами много теории, мне кажется, которая потом не используется в практических заданиях. Но мне все равно понравилось. Спасибо!

교육 기관: Stanislav A

2016년 2월 15일

difficult for beginners

the authors don't explain many necessary things

it is useful only for students with the basic knowledge (math, physics)

교육 기관: Norov A M

2020년 1월 17일

Отличный курс. Есть рекомендация сделать видеобъяснения от профессора более простыми, т.к это введение для начинающих специалистов

교육 기관: Valery M

2018년 8월 20일

Cлишком много "простой" теории в лекциях, отсутствуют практические замечания. Домашние задания и финальный проект порадовали.

교육 기관: Polina B

2020년 8월 19일

Нужно больше практики. Лекции про то, как кодить, например, - их очень не хватало. Но не помешали бы и задания на теорию.

교육 기관: Журавлев П

2020년 5월 4일

Хороший курс, но я бы еще добавил пару заданий по самостоятельному написанию простеньких алгоритмов машинного обучения.