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: 2,456
Рецензии: 329

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:

151–175 из 311 отзывов о курсе Обучение на размеченных данных

автор: Grigory P

13 мар. 2019 г.

Очень познавательно, просто. Ничего лишнего. Прекрасные лекторы

автор: Родин М С

8 окт. 2018 г.

Хороший курс с практическими и теоретическими основами, советую

автор: Pavel P

13 дек. 2018 г.

Понравилось четкое и последовательное изложение тем. Спасибо!!

автор: Крикливый А В

6 дек. 2016 г.

Самый полезный курс в специализации для соревнований на Kaggle

автор: Mikhail T

23 нояб. 2017 г.

Долго, тяжеловато (особенно первые три недели), но интересно!

автор: Stanislav

7 июня 2016 г.

Пример того, каким должно быть образование в начале 21 века.

автор: Michael N

27 мар. 2017 г.

Отличный курс для начального уровня обучения анализу данных

автор: Савченков Л А

18 дек. 2016 г.

Очень интересно! Лекции ёмкие, практика мозгонапрягающая :)

автор: Roman P

31 мар. 2018 г.

Интересные задания, актуальные технологии. Отличный курс!

автор: Козырев И А

17 окт. 2017 г.

Отличный курс, мне кажется основной во всей специализации

автор: Md S

8 апр. 2020 г.

Слишком рано стало сложно, мало примеров и много формул.

автор: Vyacheslav K

15 мар. 2017 г.

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

автор: Ilia D

21 нояб. 2020 г.

Отличный курс! Я прошел его бесплатно. Как задонатить?

автор: Anton T

31 дек. 2017 г.

Хороший содержательный курс. Много практических задач.

автор: Alexey Z

12 июля 2019 г.

Большое спасибо составителям курса и всем причастным!

автор: Evgeny D

17 июня 2017 г.

Хороший курс заставил вспомнить университетские курсы

автор: Давыдов Ю В

15 окт. 2017 г.

Достаточно сложный курс с большим охватом материала.

автор: Mamedov M

11 нояб. 2019 г.

One of the best series of courses i ve ever started

автор: Anvar A

1 февр. 2018 г.

Отличный курс с хорошим упором на линейные модели!

автор: Королькевич Г В

8 апр. 2020 г.

под конец было не очень понятно, а так отлично)

автор: Alisa S

28 янв. 2018 г.

Значительно сложнее предыдущего (и это хорошо!)

автор: Акимов О

29 нояб. 2017 г.

Для уровня Beginner 5/5, для Intermediate 4-/5.

автор: Пак И Е

29 сент. 2017 г.

Великолепный курс, очень много полезного узнал!

автор: Sergey O

27 мая 2019 г.

Отличный курс. Продолжаю идти по специализации

автор: Alexander

27 дек. 2016 г.

Интересный курс, хорошие практические задания.