HSE 대학의 Введение в машинное обучение 학습자 리뷰 및 피드백

Теория тяжела без высшего математического/опыта в индустрии, но практические задания хорошие.

Too complex lectures for novices, too easy assignments for experienced python programmers.

Хороший курс, дает начальное представление о предмете и побуждает двигаться дальше :)

Thank you for this course. It helps me learn a lot of interesting about Data Science.

Целевая аудитория не определена. Курс плавает по уровню от лекции к лекции.

Все круто, но заданий по нейронкам хотя бы на базовом уровне не хватает

Спасибо! за прекрасно проведенное время и знания которые я получил =)

Увы, у меня нет математической основы для прохождения курса

Несомненно полезный курс для новичков в машинном обучении.

Okay-ish курс для начинающих

Но в целом, мне понравилось

К сожалению пока не хватает практических примеров.

Хороший курс, но мало связи теории и практики.

Сложно для новичка и очень много сухой теории

Not bad for introduction in Machine Learning

Теории невероятно больше чем практического

спасибо за такой обучающий вводный курс)

Explanations are not always transparent.

Вполне пристойное введение в предмет.

Теория немного оторвана от практики

Спасибо! Было познавательно.

Порог входа очень большой.

Some problems with tasks.

Не для новичков такое.

Good intro

В целом не плохой курс, дает представление о машинном обучении. Охватывает много тем, один из немногих на русском языке. Очень понравился финальный проект на реальных данных. Большой недостаток курса проявляется еще до его начала - это неточное описание сложности, слишком мягкие требования к слушателям. Читаем: "нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах. Для выполнения практических заданий потребуются базовые навыки программирования." На самом деле математика в курсе явно не для человека который просто "знает об основных понятиях", в этих понятиях надо хорошо разбираться, чтобы не возникло проблем с пониманием теоретической части. Базовых навыков программирования вам так же не хватит, придется осваиваить все на ходу.

Что еще не понравилось:

По теории - её очень много, но она вообще не используется в практических задания. В практике почти везде используются готовые библиотеки, использование которых возможно вообще без тех знаний, что даются в лекциях. Лекции читаются в типичной университетской манере, когда лектор уверен в достаточности знаний у аудитории, идет по материалу быстро, не вдаваясь в глубокие разъяснения. Именно слушать такие лекции смысла не много, с тем же успехом их можно было просто выложить в виде мини-учебника вместе со слайдами, эффект был бы тот же.

По практике - в лекциях не ни слова по практике на Python, выполняя практические задания придется ориентироваться только на не всегда полные текстовые описания и все время читать документацию по библиотекам языка (sklear, pandas, numpy). Из-за этого задания, оцененные на 3 часа выполнения, превращаются во все 9 часов, а по началу и более, пока вы не освоите язык и не накопите кодовую базу, куски из которой позже можно будет использовать повторно.

Если вы хорошо знаете высшую математику на уровне 2-3 курса технического вуза, вы не новичек в программирование, то этот курс для вас. Конечно, курс можно протий и так, но часть теории останется для вас загадкой, а на практику вы потратите в разы больше заявленного врмени.