Chevron Left
Введение в машинное обучение(으)로 돌아가기

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

4.6
2,164개의 평가
412개의 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

Jun 15, 2016

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

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.

필터링 기준:

Введение в машинное обучение의 397개 리뷰 중 201~225

교육 기관: Anton K

Nov 26, 2018

для начала - очень неплохой курс, рекомендую

교육 기관: Albina S

Jan 29, 2018

Хорошие курс по введению в машинное обучение

교육 기관: Alexander O

Oct 19, 2017

Отличный курс! Он познакомил меня с Kaggle!

교육 기관: Starukhin Y A

Nov 27, 2016

Highly recommend this course for beginners!

교육 기관: Anton P

Sep 14, 2017

Excellent course with lot of practice. 5/5

교육 기관: Oksana D

Jan 19, 2017

Спасибо за замечательные домашние задания.

교육 기관: Антипин И Н

Apr 05, 2018

Интересный курс. Много практики. Годно.

교육 기관: Ганиев Т

Mar 04, 2018

Прекрасный курс, хорошие преподаватели.

교육 기관: Клементьев А А

Nov 22, 2016

Очень помогло получить начальные знания

교육 기관: Евгений М

Nov 13, 2017

Ребята, спасибо огромное! Вы молодцы!

교육 기관: TzQWYtmxhY

Feb 23, 2016

Lets courses team to gain more money.

교육 기관: Alexey S

Jul 31, 2017

Интересно, жизненно и увлекательно!

교육 기관: Зорин Л М

Sep 24, 2017

Хороший стартовый не сложный курс.

교육 기관: Грачев А В

Jun 23, 2017

Все здорово - и доступно и понятно

교육 기관: Vladimir

Apr 12, 2016

Отличный курс, узнал много нового.

교육 기관: Anton

Mar 12, 2016

Интересный и ознакомительный курс.

교육 기관: Anton Z

Nov 17, 2017

Хороший курс, мотивирует творить

교육 기관: Kondrashin I

Jul 10, 2019

Шикарный курс. Спасибо авторам.

교육 기관: Соколов Е

May 22, 2018

достаточно практических занятий

교육 기관: Александр Х

Nov 20, 2017

Отличные фундаментальные знания

교육 기관: Афанасьев С В

Jun 05, 2017

Ну конечно это отличный курс :)

교육 기관: Гамов А

Mar 15, 2016

Отличный курс на русском языке.

교육 기관: Pavel B

Nov 20, 2018

Memorable

Everything is perfect

교육 기관: Alexander F

Oct 23, 2017

очень интересно и информативно

교육 기관: Литвинов В Г

Mar 14, 2018

The best course for beginner.