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: 2,549
Рецензии: 342

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:

76–100 из 325 отзывов о курсе Обучение на размеченных данных

автор: Hazem s s

8 апр. 2020 г.

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

автор: Artem D

2 дек. 2018 г.

Курс очень живой и интересный, очень доволен. Продолжу проходить специализацию.

5-ая неделя этого курса, как известно, не очень удачная, так что, просто примите ее такой, какая она есть :)

автор: Yevhen D

8 авг. 2018 г.

Отличный курс. Меньше чем за месяц появилось базовое понимание обучения на размеченных данных и принципов ML.

Много практики, грамотные преподаватели и качественные pdf сделали своё дело.

автор: Andrew D

29 апр. 2018 г.

Хороший курс, много времени уделено объяснению теории. На мой взгляд - лучше параллельно читать с "The elements of statistical learning", там некоторые моменты подробнее объясняются.

автор: Petr K

4 мая 2018 г.

Отличный вводный курс, как и вся специализация. Доступно и понятно изложены все базовые вещи, которые могут потребоваться в повседневной деятельности в качестве data scientist.

автор: Sergei

23 июля 2017 г.

Relatively good course with diversity of material, almost all easy to understand(except into bayes theory for those who haven't got some theory at uni), best regards to tutors.

автор: Линар А

4 янв. 2019 г.

Очень понравился данный курс! Здесь немало практики, что важно, чтобы усвоить материал, а также удобные конспекты, с которыми легче изучать. Спасибо большое создателям курса!

автор: Рафтопуло А Ю

11 сент. 2020 г.

Курс понравился! Хотелось бы ещё финального теста по всем понятиям курса для закрепления и выстраивания обще, т.к. к концу 5 недели уже частично выветривается что проходили

автор: Роман Д К

11 янв. 2021 г.

Хороший курс. Правда жалко, что не работает домашка с pybrain. Не хватает практических примеров (семинаров) с построением и работой SVM модели и kNN. А так всем советую.

автор: Антон М

13 сент. 2019 г.

Весьма полный и подробный курс, задания можно в принципе выполнять и на python 3, но лучше чтобы все таки создатели курса полностью адаптировали под последний питон

автор: Житков Н М

27 янв. 2021 г.

Прекрасный курс, который дает все необходимые знания для понимания обучения с учителем. Часто встречаются довольно творческие задания, которые заставляют думать

автор: Елфимов Д И

13 окт. 2017 г.

Отличный курс! Создатели курса и специализации в целом задали высокую планку еще в первом курсе специализации и продолжают ее держать на уровне! Спасибо вам!

автор: Роман А

4 апр. 2017 г.

Отличный курс! Отличные преподаватели! Очень качественный материал оптимальный для начинающих. Преподаватели увлекательно, живо, доходчиво объясняют курс.

автор: Evgeniy G

1 мая 2016 г.

Молодцы. Отличный курс. Немного провисает вопрос с нейроными сетями, но, надеюсь, что эта тема еще будет раскрыта подробнее в других курсах специализации.

автор: Мельникова Е А

22 мая 2019 г.

Отличный курс!

Не понравился только раздел про нейронные сети: рассмотрено очень поверхностно и абстрактно. Реального понимания задачи вообще не дало.

автор: Полушин В О

24 апр. 2016 г.

Курс понравился! Легкая подача сложного материала, высокая полнота, хорошая глубина изложения, отличные преподаватели - курс однозначно очень хороший

автор: Marsel B

18 дек. 2016 г.

Подробно и понятно вводят в дисциплину, если не хватит чего-то в лекциях и практике, есть ссылки на литературу, где можно глубже погрузиться в тему.

автор: Tkachenko D

17 июля 2017 г.

Объемный и интересный, местами сложный курс, который только подстегнет Ваш интерес к Data Science и даст хороший фундамент для последующей учебы.

автор: Alex K

6 нояб. 2017 г.

Неделя 5 очень слабая, подача материала и его качество по сравнению с 1м курсом и остальными 4 неделями 2го курса не выдерживают конкуренции.

автор: Zalina R

5 янв. 2021 г.

Замечательный курс, который дает направление для дальнейшего изучения DS и не слишком глубокие, но всесторонние знания в предметной области.

автор: Vladislav G

1 авг. 2017 г.

Интересный курс с множеством прикладных задач. Сделайте по возможности курс, а лучше специализацию, по нейронным сетям в продолжение данной.

автор: Шаталов Я М

4 окт. 2019 г.

Отличный курс, НО много проблем с устаревшими библиотеками. Установка pybrain оказалась настоящим приключением, которое я запомню надолго!

автор: Иудин Е С

26 авг. 2020 г.

Отличный курс, но почему-то перестали следить за ним: много устаревшей информации по библиотекам, которые используются при решении задач.

автор: Vadim U

7 янв. 2018 г.

В целом лекции хорошие, кроме части про нейронные сети. В них все декларировалось, мало что объяснялось. Спасали только лекции Воронцова.

автор: Alexey S

11 сент. 2016 г.

Отличный курс! Спасибо большое команде его подготовившей. Отлично подобранные задания позваляют набраться уверенности в данной области.