Chevron Left
Вернуться к Обучение на размеченных данных

Отзывы учащихся о курсе Обучение на размеченных данных от партнера Московский физико-технический институт

4.8
звезд
Оценки: 2,536
Рецензии: 339

О курсе

Обучение на размеченных данных или обучение с учителем – это наиболее распространенный класс задач машинного обучения. К нему относятся те задачи, где нужно научиться предсказывать некоторую величину для любого объекта, имея конечное число примеров. Это может быть предсказание уровня пробок на участке дороги, определение возраста пользователя по его действиям в интернете, предсказание цены, по которой будет куплена подержанная машина. В этом курсе вы научитесь формулировать и, конечно, решать такие задачи. В центре нашего внимания будут успешно применяемые на практике алгоритмы классификации и регрессии: линейные модели, нейронные сети, решающие деревья и так далее. Особый акцент мы сделаем на такой мощной технике как построение композиций, которая позволяет существенно повысить качество отдельных алгоритмов и широко используется при решении прикладных задач. В частности, мы узнаем про случайные леса и про метод градиентного бустинга. Построение предсказывающих алгоритмов — это лишь часть работы при решении задачи анализа данных. Мы разберемся и с другими этапами: оценивание обобщающей способности алгоритмов, подбор параметров модели, выбор и подсчет метрик качества. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3....

Лучшие рецензии

RN
20 янв. 2017 г.

Один из лучших курсов по обучению на размеченных данных. Немного расстраивали несбалансированность сложности домашних заданий и промежуточных проверок правильности подготовки данных в заданиях.

AG
14 нояб. 2019 г.

Очень интересный и более сложный курс по сравнению с предыдущим! Но!! Хотелось бы обновлений и дополнений по нейросетям (мало информации), а также не затронут TensorFlow, что не очень хорошо!

Фильтр по:

226–250 из 321 отзывов о курсе Обучение на размеченных данных

автор: Александр П

29 авг. 2016 г.

Замечательно!

автор: Агишев Д Т

18 апр. 2020 г.

Хороший курс

автор: Renat S

15 июля 2019 г.

Great course

автор: Дивицкий Д Ю

15 апр. 2019 г.

Очень круто!

автор: Gogolin V

9 окт. 2018 г.

Хороший курс

автор: Adylzhan K

1 февр. 2018 г.

Хороший курс

автор: Тарасенко В В

9 мар. 2017 г.

Курс хорош.

автор: Типтюк Н А

23 мар. 2020 г.

Все хорошо

автор: Oleksandr F

22 янв. 2017 г.

Excellent!

автор: Anton K

9 дек. 2017 г.

Good job!

автор: Ложкин Е С

22 мар. 2021 г.

Отлично!

автор: Ковалев А

12 июня 2018 г.

отлично!

автор: Elizaveta N

7 мая 2018 г.

Отлично!

автор: Бабин О О

20 сент. 2016 г.

Спасибо!

автор: Alexander K

24 мар. 2016 г.

Отлично!

автор: Тюлькин Н П

10 апр. 2018 г.

Отлично

автор: Denis M

1 февр. 2019 г.

Great!

автор: Denis U

28 нояб. 2018 г.

great!

автор: Artyom T

19 мар. 2018 г.

Great!

автор: Davronov R

24 апр. 2020 г.

Good!

автор: Темирлан С

23 сент. 2017 г.

Nice!

автор: Ievgenii O

13 янв. 2017 г.

Nice!

автор: Горячев А И

21 нояб. 2019 г.

ТОП!

автор: Vladislav Z

23 мар. 2019 г.

cool

автор: Антон Г

4 окт. 2018 г.

Вау!