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.

Отличный курс, на мой взгляд. Напомнил институт, когда надо самому думать и делать в 80%, а не просто monkey see, monkey do. Кто хочет чему-то научиться должен сам хотеть и уметь учиться. Спасибо.

Отличный курс, дает обзор основных алгоритмов и областей их применения. Хорошо сбалансированы сложность и интересность заданий - позволяет новичкам пройти курс не теряя интереса к теме.

Интересная подача материала, понятные пояснения, логичная последовательность нарастания сложности курса. Как новичок, не чувствую ни недоумений, ни больших замешательств. Спасибо!

Очень хороший курс! Для меня показался сложным, но практические задания крайне полезные.

После прохождения имеется возможность действительно использовать знания "на деле".

Спасибо!

Весьма информативный курс, сочетающий в себе как теоретические, так и практические аспекты предмета. Рекомендую как одну из удачных точек входа в тематику машинного обучения.

Спасибо за курс. Хороший материал. Отличные задания.

Есть желание пройти курс "Практическое машинное обучение" с большим количеством примеров и практик от авторов этого курса.

Спасибо за увлекательное приключение. Вся информация по полочкам. После окончания курса наметились несколько областей, где можно начинать пробовать приментять на практике.

Огромное спасибо за этот курс! Для меня этот курс заполнил пропасть между теоретическими вопросами и применением их на практике (например, участвуя в конкурсах на kaggle).

Отличный курс! Если некоторые моменты непонятны более подробные ответы можно найти в этих лекциях https://www.youtube.com/playlist?list=PLJOzdkh8T5kp99tGTEFjH_b9zqEQiiBtC

Курс очень понравился, хорошие лекторы. Хотелось бы в рамках курса попробовать написать самому какой-нибудь метод, но ничего. Еще не хватило заданий по нейронным сетям.

Если совсем незнакомы с Python, то будет тяжко. Курс дал основы, чтобы двигаться дальше в этом направлении, надо подтягивать линейную алгебру и теорию вероятностей.

Отличный курс! Много теории и практики. Но иногда казалось слишком большой разрыв между ними. Поэтому не всегда получалось связывать задания с пройденной теорией.

Спасибо большое за то, что вы делаете. Прекрасный курс с интересными задачами, по которым не тольео можно научиться, но и узнать несто новое по смежным областям.

Отличный курс, действительно почувствовал, что узнал что-то новое, появилась некоторая система в голове касательно методов машинного обучения. Спасибо авторам!

Отличный курс, но не лучший выбор курса, чтобы сделать первый шаг в ML. Курс предполагает наличие знаний по матану, материал не разжеван, нужно много гуглить

Спасибо преподавателям, коротко, без воды, очень полезные тесты и практические занятия. Но главное - мотивирует на дальнейшее обучение в данном направлении.

В конце курса понял, что хочу стать настоящим мужчиной, как Воронцов Константин Вячеславович. Для меня курс стал входной дверью, т.к. курс от яникса дикий.

Курс очень увлекательный, он позволил мне вникнуть в предметную область, рассмотреть основные особенности алгоритмов и установить вектор будущего развития

Курс понравился. Очень хороший баланс между теорией и практикой, никакой воды в рассуждениях, всё по делу. И практические задания интересные. Рекомендую

Очень хороший базовый курс. Дает общее представление о принципах и методах машинного обучения, навыки работы с популярной библиотекой scikit-learn.

Курс получился достаточно насыщенным в плане обзора различных методов, но требует хорошего понимания математики, чтобы усвоить теоретическую часть.

Отличный курс. Задания впечатляют - все хорошо продумано и дает возможность разобраться как в теории, так и с пакетом (с коим дела раньше не имел).

Мой первый курс на Courseara, рад что сразу так очень повезло, лекторы классные, уроки классные, появилось желание поступить в ВШЭ. Успехов Вам!

Отличный курс для знакомства с темой машинного обучения и получения начального опыта программирования на Python с использованием scikit-learn.