Для кого этот курс: Этот курс предназначен для тех, кто хочет начать знакомство с машинным обучением и уже владеет необходимой математической базой: математическим анализом, линейной алгеброй, теорией вероятностей. Мы объясним основные методы обучения с учителем, разберём постановки задач и способы оценивания качества решения. Курс может быть интересен как для тех, кто изучает анализ данных и хочет профессионально применять его на практике, так и для тех, кто хочет разобраться для себя, в чём заключается машинное обучение.


Автор:   Московский физико-технический институт

  • Евгений Рябенко

    Преподаватели:    Евгений Рябенко, кандидат физико-математических наук, доцент

    факультет управления и прикладной математики

  • Евгений Соколов

    Преподаватели:    Евгений Соколов, преподаватель, руководитель исследовательской группы

    Yandex Data Factory

  • Виктор Кантор

    Преподаватели:    Виктор Кантор, преподаватель, руководитель исследовательской группы

    Yandex Data Factory

  • Эмели Драль

    Преподаватели:    Эмели Драль, преподаватель, руководитель исследовательской группы

    Yandex Data Factory

  • Константин Воронцов

    Преподаватели:    Константин Воронцов, доктор физико-математических наук, профессор

    Кафедра интеллектуальных систем
Основные сведения
УровеньIntermediate
Язык
Russian
Как пройти курсЧтобы пройти курс, выполните все оцениваемые задания.
Оценки пользователей
Программа курса

Часто задаваемые вопросы
Как это работает
Задания курса
Задания курса

Каждый курс — это интерактивный учебник, который содержит видеоматериалы, тесты и проекты.

Помощь сокурсников
Помощь сокурсников

Общайтесь с тысячами других учащихся: обсуждайте идеи, материалы курса и помогайте друг другу осваивать новые понятия.

Сертификаты
Сертификаты

Получите документы о прохождении курсов и поделитесь своим успехом с друзьями, коллегами и работодателями.

Авторы
Московский физико-технический институт
Московский физико-технический институт (неофициально известный как МФТИ или Физтех) является одним из самых престижных в мире учебных и научно-исследовательских институтов. Он готовит высококвалифицированных специалистов в области теоретической и прикладной физики, прикладной математики, информатики, биотехнологии и смежных дисциплин. Физтех был основан в 1951 году Нобелевской премии лауреатами Петром Капицей, Николаем Семеновым, Левом Ландау и Сергеем Христиановичем. Основой образования в МФТИ является уникальная «система Физтеха»: кропотливое воспитание и отбор самых талантливых абитуриентов, фундаментальное образование высшего класса и раннее вовлечение студентов в реальную научно-исследовательскую работу. Среди выпускников МФТИ есть Нобелевские лауреаты, основатели всемирно известных компаний, известные космонавты, изобретатели, инженеры.
Стоимость
ПрослушатьПриобрести курс
Получить доступ к материалам курса

Доступен

Доступен

Получить доступ к оцениваемым материалам курса

Недоступен

Доступен

Получить итоговую оценку

Недоступен

Доступен

Получить ссылку на сертификат, которой можно поделиться

Недоступен

Доступен

Рейтинги и отзывы
Оценка 4.8 из 5 по 469 отзывам

Прекрасный курс!

Большое спасибо преподавателям за доступное изложение материала! В курсе много практических заданий, которые позволяют потрогать руками различные методы обучения на размеченных данных, что вкупе с хорошей теоретической базой дает слушателям возможность осознанно применять инструменты для решения различных задач по анализу данных. Кстати, отдельно хочется отметить, что преподаватели дают еще и множество практических советов по предобработке данных и применению методов машинного обучения.

Из недостатков: на 5 неделе дается вводное занятие по нейронным сетям. Задание по программированию по этой теме основано на библиотеке pybrain, которая на сегодняшний день является устаревшей.

Отличный курс! Жаль, что мало практики по нейронкам.

Предупреждайте людей, что иногда нужно разбивать выборку не с помощью train_test_split, а руками. Иначе ответ не сходится.

Кроме того, что перед бинаризацией надо конвертить категориальные признаки в строки на всякий случай.

В остальном все круто!

Великолепный курс по методам обучения на размеченных данных. Разобраны различные подходы, много практических рекомендаций и заданий