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 276~300

교육 기관: Pavel T

2018년 2월 12일

Отличный вводный курс

교육 기관: Могунова е в

2017년 4월 25일

Очень хороший курс!!!

교육 기관: Огнерубов Е В

2016년 6월 15일

Класс. Но очень сжато

교육 기관: Тер-Акопов М А

2019년 8월 9일

Зе бест фо ми, окей

교육 기관: Oleg D

2016년 7월 23일

Замечательный курс!

교육 기관: Elena L

2018년 1월 18일

Великолепный курс!

교육 기관: Гусенков С В

2016년 12월 13일

Очень хороший курс

교육 기관: Квасильчук В И

2020년 4월 6일

Интересно, удобно

교육 기관: Alexander Z

2017년 11월 26일

Здорово, спасибо!

교육 기관: Zhassulan S

2017년 9월 6일

Very good course!

교육 기관: Бодак С А

2017년 6월 8일

Не плохое начало

교육 기관: Петренко А В

2017년 5월 10일

10 звёзд из 5!!!

교육 기관: Смирнов С А

2019년 7월 21일

Прекрасный курс

교육 기관: Алексей

2016년 3월 22일

Отличная идея с

교육 기관: Evgenii A

2020년 11월 1일

Отличный курс!

교육 기관: Зикеева Е А

2018년 6월 4일

Отличный курс!

교육 기관: Nikolai M

2018년 3월 5일

Классный курс!

교육 기관: Dan K

2018년 2월 22일

Отличный курс!

교육 기관: Almaz S

2017년 6월 18일

Отличный курс!

교육 기관: Акобян А А

2019년 6월 17일

отличный курс

교육 기관: Konstantin C

2018년 1월 14일

отличный курс

교육 기관: Ашурбеков З И

2016년 6월 15일

Щииикарно всё

교육 기관: Sergey M

2016년 3월 15일

Очень полезно

교육 기관: Антон Г

2016년 1월 27일

Хороший курс.

교육 기관: Kolya M

2019년 1월 12일

Very usefull