Chevron Left
Введение в машинное обучение(으)로 돌아가기

HSE 대학의 Введение в машинное обучение 학습자 리뷰 및 피드백

4.7
별점
2,373개의 평가
485개의 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 469개 리뷰 중 351~375

교육 기관: Viktor F

2020년 5월 1일

курс приятный, но не всегда понятно, о чем в данный момент говорится.

к примеру, не всегда понятно объяснена математика - а объяснение "на пальцах" не до конца разжевано, в итоге получается недорассказанность, которую приходится выковыривать где-то на других ресурсах (благо, ссылки на них предоставляются)

субтитры явно писались машиной (это очень заметно на последних двух неделях) :)

в целом, курс приятный, стабильно слушается на скорости 1.25. Интересные задания, отзывчивый форум.

This is good!

교육 기관: Ivan K

2016년 2월 24일

Хорошая обзорность курса. Очень компактное представление. Качественная запись лекций.

Есть проблемы с соблюдением компромисса между углублением в детали и обзорностью курса. Ведь по сути дела это вводный курс. Так большая часть математики не проходит в практических заданиях. И не понятно зачем тогда она нужна: все равно студенты забудут это сразу после лекции. Было бы лучше уделить внимание более глубокому сравнению тонкостей различных методов на практике.

교육 기관: Alexander K

2018년 4월 16일

Сам курс очень понравился, но немного смазывают картину задания - в курсе рассказывается про математическую основу, а в заданиях идет применение конкретного пакета на Python причем по большому счету в режиме черного ящика. Хотя в описании стоит "Очень желательно знать Python", по факту знать его строго необходимо для прохождения курса (вариант - учить в параллель, но тогда будьте готовы что у вас это будет занимать больше заявленных 3-5 часов в неделю)

교육 기관: Maksim H

2017년 2월 11일

Очень сложный курс из-за большой плотности материала. Очень мало времени и заданий на усвоение теории. И фактически теория оторвана от практики. Не чуствуется связи теории и практики. У меня не получилось их связать. Те вещи которые я знал, были понятны. То что не знал, ищу в других местах. В целом обучение напоминает техникум: главное не теория и ее понимание, а набор инструментов. С другой стороны похожих курсов на русском практически нет.

교육 기관: Клочко А С

2020년 6월 6일

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

2016년 3월 15일

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

2016년 2월 10일

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

2020년 6월 30일

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

2018년 2월 13일

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

2017년 7월 13일

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: Кирьян Я

2021년 4월 2일

Слишком сложная и редко демонстрируемая на практике теория в лекциях, приходится тратить много времени сверх лекции на понимание материала в ней. Стоит выделить больше времени в лекции подходам, помогающим на практике понять, какие методы лучше применять и от чего это зависит, как разные методы по-разному решают конкретные кейсы и почему.

교육 기관: Алексей А С

2018년 8월 26일

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

2016년 2월 17일

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

2017년 10월 28일

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

2016년 3월 8일

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

2018년 1월 15일

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

2017년 8월 1일

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

2020년 4월 2일

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

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: Alex 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: Анатолий К

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