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:   Moscow Institute of Physics and Technology

  • 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
Basic Info
LevelIntermediate
Language
Russian
How To PassPass all graded assignments to complete the course.
User Ratings
4.8 stars
Average User Rating 4.8See what learners said
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
Moscow Institute of Physics and Technology
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 428 отзывам

Велика разница между преподавателями. Особенно неудачно, на мой взгляд, освещались темы Байесовской классификации и регресии и метрические алгоритмы

Все отлично, но 5-ю неделю лучше разбить на два модуля.

Очень плотный и полезный курс:)

Курс хорош.