About this course: В машинном обучении встречаются задачи, где нужно изучить структуру данных, найти в них скрытые взаимосвязи и закономерности. Например, нам может понадобиться описать каждого клиента банка с помощью меньшего количества переменных — для этого можно использовать методы понижения размерности, основанные на матричных разложениях. Такие методы пытаются сформировать новые признаки на основе старых, сохранив как можно больше информации в данных. Другим примером может служить задача тематического моделирования, в которой для набора текстов нужно построить модель, объясняющую процесс формирования этих текстов из небольшого количества тем. Такие задачи назвают обучением без учителя. В отличие от обучения с учителем, в них не предполагают восстановление зависимости между объектами и целевой переменной. Из этого курса вы узнаете об алгоритмах кластеризации данных, с помощью которых, например, можно искать группы схожих клиентов мобильного оператора. Вы научитесь строить матричные разложения и решать задачу тематического моделирования, понижать размерность данных, искать аномалии и визуализировать многомерные данные.
Who is this class for: Этот курс предназначен для всех, кто уже знаком с основами машинного обучения и хочет погрузиться в задачи, связанные с обучением без учителя. Мы обсудим кластеризацию, тематическое моделирование, сжатие данных, визуализацию и другие связанные с этим темы. Курс может быть полезен студентам и всем, кто осваивает профессию data scientist’а.
Taught by: Евгений Рябенко, кандидат физико-математических наук, доцент
факультет управления и прикладной математики
Taught by: Evgeny Sokolov
Taught by: Victor Kantor
Taught by: Emeli Dral
Taught by: Константин Воронцов, доктор физико-математических наук, профессор
Кафедра интеллектуальных систем
| Basic Info |
Course 3 of 6 in the
Машинное обучение и анализ данных Specialization.
|
| Level | Intermediate |
| Commitment | 4 недели обучения, через 3-5 часа / неделю |
| Language | Russian |
| How To Pass | Pass all graded assignments to complete the course. |
| User Ratings |
Each course is like an interactive textbook, featuring pre-recorded videos, quizzes and projects.
Connect with thousands of other learners and debate ideas, discuss course material, and get help mastering concepts.
Earn official recognition for your work, and share your success with friends, colleagues, and employers.
| Audit | Purchase Course | |
|---|---|---|
| Access to course materials | Available | Available |
| Access to graded materials | Not available | Available |
| Receive a final grade | Not available | Available |
| Earn a shareable Course Certificate | Not available | Available |
Курс, на мой взгляд, уступает предыдущим двум. В целом мне понравилось, однако некоторые шероховатости в его составлении испортили впечатление. Советую пройти и ознакомиться! Подталкивает к интересным размышлениям.
Честно говоря, прослушивал многие темы по два раза. И это дало плоды!
В общем было сложно, интересно и классно!
Замечательный курс (как и вся специализация)!
Отдельное спасибо за интересные задачи, особенно про выбор мест для установки рекламных баннеров и про тематическое моделирование на примере кулинарной книги.
Coursera provides universal access to the world’s best education, partnering with top universities and organizations to offer courses online.
Очень полезный курс. Хотя по сравнению с 1, 2 и 4 показался местами пустоватым.
Практические тесты мало помогают усвоить материал, т.к. зачастую их можно решить просто бездумно дургая соответствующие API
Однако теоретическая часть выше всяких похвал.