Chevron Left
Вернуться к Введение в машинное обучение

Отзывы учащихся о курсе Введение в машинное обучение от партнера Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

4.6
звезд
Оценки: 2,324
Рецензии: 471

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. 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. Краткая программа курса: Неделя 1. Введение. Примеры задач. Логические методы: решающие деревья и решающие леса. Неделя 2. Метрические методы классификации. Линейные методы, стохастический градиент. Неделя 3. Метод опорных векторов (SVM). Логистическая регрессия. Метрики качества классификации. Неделя 4. Линейная регрессия. Понижение размерности, метод главных компонент. Неделя 5. Композиции алгоритмов, градиентный бустинг. Нейронные сети. Неделя 6. Кластеризация и визуализация. Частичное обучение. Неделя 7. Прикладные задачи анализа данных: постановки и методы решения. Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах. Для выполнения практических заданий потребуются базовые навыки программирования. Очень желательно знать 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

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.

DD
9 февр. 2016 г.

Спасибо за курс. Хороший материал. Отличные задания.\n\nЕсть желание пройти курс "Практическое машинное обучение" с большим количеством примеров и практик от авторов этого курса.

Фильтр по:

251–275 из 455 отзывов о курсе Введение в машинное обучение

автор: Anton

12 мар. 2016 г.

Интересный и ознакомительный курс.

автор: Anton Z

17 нояб. 2017 г.

Хороший курс, мотивирует творить

автор: Kondrashin I

10 июля 2019 г.

Шикарный курс. Спасибо авторам.

автор: Соколов Е

22 мая 2018 г.

достаточно практических занятий

автор: Александр Х

20 нояб. 2017 г.

Отличные фундаментальные знания

автор: Афанасьев С В

5 июня 2017 г.

Ну конечно это отличный курс :)

автор: Гамов А

15 мар. 2016 г.

Отличный курс на русском языке.

автор: Pavel B

20 нояб. 2018 г.

Memorable

Everything is perfect

автор: Alexander F

23 окт. 2017 г.

очень интересно и информативно

автор: Литвинов В Г

14 мар. 2018 г.

The best course for beginner.

автор: Баханова М Д

20 дек. 2017 г.

Курс супер! Спасибо большое!

автор: Бойцов М В

12 сент. 2017 г.

Прекрасный курс! Рекомендую!

автор: Трусевич Е

20 февр. 2016 г.

Easy but very useful course.

автор: Tarasevich U

11 сент. 2018 г.

Спасибо за прекрасный курс!

автор: Roman

15 февр. 2017 г.

Сложно. Полезно. Интересно.

автор: Ihor I

29 янв. 2017 г.

Great course! Thanks a lot!

автор: Эмиль Н Ш

18 сент. 2020 г.

Для введение отличный курс

автор: Кузнецов А А

29 нояб. 2019 г.

Хороший курс. Рекомендую.

автор: Иван М

14 июля 2019 г.

Отлично помогает новичкам

автор: Konstantin T

23 июня 2017 г.

Отличный курс для начала.

автор: Альмуханбетова М М

16 февр. 2018 г.

Хороший курс для начала!

автор: Peter S

23 окт. 2017 г.

Очень информативный курс

автор: Коробов В М

5 мар. 2020 г.

Сложный, но интересный.

автор: Ильяс К

22 окт. 2017 г.

Отличный курс, спасибо!

автор: Alexander M

2 авг. 2017 г.

Хороший курс для начала