Chevron Left
Вернуться к введение в машинное обучение

Отзывы учащихся о курсе введение в машинное обучение от партнера НИУ ВШЭ

4.7
звезд
Оценки: 2,410
Рецензии: 494

О курсе

Не так давно получил распространение термин «большие данные», обозначивший новую прикладную область — поиск способов автоматического быстрого анализа огромных объёмов разнородной информации. Наука о больших данных ещё только оформляется, но уже сейчас она очень востребована — и в будущем будет востребована только больше. С её помощью можно решать невероятные задачи: оценивать состояние печени по кардиограмме, предсказывать зарплату по описанию вакансии, предлагать пользователю музыку на основании его анкеты в интернете. Большими данными может оказаться что угодно: результаты научных экспериментов, логи банковских транзакций, метеорологические наблюдения, профили в социальных сетях — словом, всё, что может быть полезно проанализировать. Самым перспективным подходом к анализу больших данных считается применение машинного обучения — набора методов, благодаря которым компьютер может находить в массивах изначально неизвестные взаимосвязи и закономерности. На факультете компьютерных наук ВШЭ и в Школе анализа данных есть люди, активно использующие машинное обучение и разрабатывающие новые подходы к нему. Именно они — преподаватели этого курса. В онлайн курсе вы изучите основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения — в основном речь пойдёт о классификации, регрессии и кластеризации. Узнаете об основных методах машинного обучения и их особенностях, научитесь оценивать качество моделей — и решать, подходит ли модель для решения конкретной задачи. Наконец, познакомитесь с современными библиотеками, в которых реализованы обсуждаемые модели и методы оценки их качества. Для работы мы будем использовать реальные данные из реальных задач. Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах. Для выполнения практических заданий потребуются базовые навыки программирования на языке Python. Задания рассчитаны на использование этого языка и его библиотек numpy, pandas и scikit-learn. Чтобы успешно завершить курс, нужно набрать проходную сумму баллов за тесты и практические задания, а также выполнить финальный проект, посвящённый решению прикладной задачи анализа данных. Мы уверены, что этот курс будет полезен каждому, кто хочет постичь искусство предсказательного моделирования и освоить интеллектуальный анализ данных. Появились технические трудности? Обращайтесь на адрес: coursera@hse.ru...

Лучшие рецензии

AA
14 июня 2016 г.

Хороший курс без лишнего. Некоторые методы, предлагаемые в заданиях не оптимальны с точки зрения затрат ресурсов компьютера и времени программиста, но, надеюсь, с новыми сессиями будет развитие курса.

AL
24 сент. 2018 г.

Понравилось отсутствие "разжевывания" материала, короткие и информативные видео-лекции, довольно интересные задания. Курс дал начальное понимание основных принципов и направлений в ML.

Фильтр по:

301–325 из 478 отзывов о курсе введение в машинное обучение

автор: Гусенков С В

13 дек. 2016 г.

Очень хороший курс

автор: Квасильчук В И

6 апр. 2020 г.

Интересно, удобно

автор: Alexander Z

26 нояб. 2017 г.

Здорово, спасибо!

автор: Zhassulan S

6 сент. 2017 г.

Very good course!

автор: Vasily

10 апр. 2021 г.

Спасибо за курс!

автор: Бодак С А

8 июня 2017 г.

Не плохое начало

автор: Петренко А В

10 мая 2017 г.

10 звёзд из 5!!!

автор: Смирнов С А

21 июля 2019 г.

Прекрасный курс

автор: Алексей

22 мар. 2016 г.

Отличная идея с

автор: Жақыпбек Н

31 мар. 2021 г.

Отличный курс!

автор: Evgenii A

1 нояб. 2020 г.

Отличный курс!

автор: Зикеева Е А

4 июня 2018 г.

Отличный курс!

автор: Nikolai M

5 мар. 2018 г.

Классный курс!

автор: Dan K

22 февр. 2018 г.

Отличный курс!

автор: Almaz S

18 июня 2017 г.

Отличный курс!

автор: Акобян А А

17 июня 2019 г.

отличный курс

автор: Konstantin C

14 янв. 2018 г.

отличный курс

автор: Ашурбеков З И

15 июня 2016 г.

Щииикарно всё

автор: Sergey M

15 мар. 2016 г.

Очень полезно

автор: Антон Г

27 янв. 2016 г.

Хороший курс.

автор: Kolya M

12 янв. 2019 г.

Very usefull

автор: Александр

12 мая 2020 г.

Все классно

автор: Летунов Ю

16 мар. 2020 г.

Good course

автор: Dmitry U

17 февр. 2016 г.

Нормально )

автор: Vitaliy

17 сент. 2021 г.

Excellent!