Chevron Left
Введение в машинное обучение(으)로 돌아가기

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

4.6
2,141개의 평가
405개의 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 389개 리뷰 중 76~100

교육 기관: Филипьев А В

Feb 08, 2018

Курс сильно изменился с последнего моего прохождения. Стал более понятным и появились дополнительные материалы. Плюсом сыграло, что Python стал гораздо более удобным, нет больших проблем с использованием 3-ей версии.

교육 기관: Fabio M S

Feb 22, 2016

Очень хороший курс! Трудные и сложные задания, так как и есть настоящие задачи в области анализа данных. Но учители всё ясно объясняют, только надо хорошо мозгами работать для того, чтобы успевать все уроки пройти.

교육 기관: Semjon M

Mar 16, 2016

Мне очень понравился курс, огромное спасибо преподавателям, Яндексу и всем, кто участвовал в подготовке курса! Отдельная благодарность за математику - очень приятно размять мозг спустя 10 лет после университета.

교육 기관: Мезенцев Н В

Feb 13, 2019

Очень интересно, порой бывает сложно, чувствуется некая недосказанность, поэтому мне приходится параллельно смотреть на ютубе Курс «Машинное обучение» 2014, там более подробно описывается теория данного курса.

교육 기관: Sergey K

Jul 25, 2018

Отличный курс для первого знакомства с машинным обучением. Хороший баланс практических заданий и теории. Теория подается сбалансированно - не углубляясь в детали, но все, что необходимо знать в контексте темы.

교육 기관: Artem A

Dec 04, 2019

Интересный обзорный курс, простой и весьма поверхностный. Рекомендую к прохождению как новичкам в ML, а также просто желающим расширить свой кругозор и познакомиться с популярными методами машинного обучения.

교육 기관: Sergey Y

Nov 19, 2018

Очень хороший курс для стартового уровня. По окончании курса обретаемого уровня хватает для участия в некоторых соревнованиях Kaggle. Хорошие преподаватели, спокойный темп - я успевал за выходные. Рекомендую!

교육 기관: Festa Y Y

Sep 13, 2018

Отличный курс! Было очень интересно слушать лекции и применять новые знания сразу на практике. Буду рекомендовать этот курс знакомым и коллегам, которые также как и я делают первые шаги в машинном обучении.

교육 기관: maximus

Nov 21, 2017

Хороший начальный курс. Позволяет освоить и изучить основные методы машинного обучения. Преподается на хорошем математическом уровне, без ненужных упрощений. В общем остались только приятные впечатления.

교육 기관: Alexey

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.

교육 기관: Stan S

Mar 06, 2016

Отличный курс, на мой взгляд. Напомнил институт, когда надо самому думать и делать в 80%, а не просто monkey see, monkey do. Кто хочет чему-то научиться должен сам хотеть и уметь учиться. Спасибо.

교육 기관: Aleksandra L

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.

교육 기관: Багринцев А В

Mar 04, 2016

Интересная подача материала, понятные пояснения, логичная последовательность нарастания сложности курса. Как новичок, не чувствую ни недоумений, ни больших замешательств. Спасибо!

교육 기관: Левченко Е С

Mar 14, 2016

Очень хороший курс! Для меня показался сложным, но практические задания крайне полезные.

После прохождения имеется возможность действительно использовать знания "на деле".

Спасибо!

교육 기관: Агеев С

Aug 29, 2017

Весьма информативный курс, сочетающий в себе как теоретические, так и практические аспекты предмета. Рекомендую как одну из удачных точек входа в тематику машинного обучения.

교육 기관: denisbalyko

Feb 10, 2016

Спасибо за курс. Хороший материал. Отличные задания.

Есть желание пройти курс "Практическое машинное обучение" с большим количеством примеров и практик от авторов этого курса.

교육 기관: Kuznetsov A S

Jun 10, 2018

Добротный курс, который дает набор минимальных знаний по теме. Сделано качественно, однако, есть что поправить в плане структурной целостности и логичности построения курса.

교육 기관: Alexey K

Feb 21, 2018

Спасибо за увлекательное приключение. Вся информация по полочкам. После окончания курса наметились несколько областей, где можно начинать пробовать приментять на практике.

교육 기관: Roman M

Mar 31, 2016

Огромное спасибо за этот курс! Для меня этот курс заполнил пропасть между теоретическими вопросами и применением их на практике (например, участвуя в конкурсах на kaggle).

교육 기관: Egor C

Nov 20, 2017

Хороший вводный курс по методам машинного обучения. Для понимания лекций необходим определенный математический багаж знаний на уровне высшей математики университета.

교육 기관: Iryna L

Jan 21, 2017

Спасибо большое за то, что вы делаете. Прекрасный курс с интересными задачами, по которым не тольео можно научиться, но и узнать несто новое по смежным областям.

교육 기관: Елохин А А

Feb 22, 2019

Отличный курс, действительно почувствовал, что узнал что-то новое, появилась некоторая система в голове касательно методов машинного обучения. Спасибо авторам!

교육 기관: Прошян Г

Sep 04, 2019

Отличный курс, но не лучший выбор курса, чтобы сделать первый шаг в ML. Курс предполагает наличие знаний по матану, материал не разжеван, нужно много гуглить

교육 기관: Ольга К

Nov 25, 2019

Спасибо преподавателям, коротко, без воды, очень полезные тесты и практические занятия. Но главное - мотивирует на дальнейшее обучение в данном направлении.

교육 기관: Denis Z

Dec 05, 2017

В конце курса понял, что хочу стать настоящим мужчиной, как Воронцов Константин Вячеславович. Для меня курс стал входной дверью, т.к. курс от яникса дикий.