Comentários e feedback de alunos de Введение в машинное обучение da instituição Universidade HSE

Лекции обзорные, для их понимания требуются дополнительные источники информации. Некоторые задания очень простые и для их выполнения не требуется понимание материала.

Лекции - хорошие, а вот задания нельзя выполнять никак кроме как используя sklearn, хотя курс по машинному обучению, а не по данной библиотеке, это очень печально.

рассказывают одно, спрашивают другое, а на практике третье

Новичку крайне сложно воспринимать информацию

Слоооожно

Курс мне абсолютно не понравился. Изложение материала с нагромождением фомул. Отсутствует практическая подача материала. За два часа лекций не было разобрано ни одного примера. Питон (ради которого я записалась на курс) вообще присутствует только в домашних заданиях. Я ожидала разбора возможностей питона в рамках машинного обучения с теоретической выкладкой.

Если за первые 20 минут упомянуть 25 разных формул, это не поможет студенту усвоить материал. Я не спорю, что материал в этом курсе возможно лучше всех возможных на свете, мне не удалось этого узнать, так как манера подачи материала отбила желание продолжать учебу.

Кстати, почти все теории, изложенные в первой лекции, используются мной на практике. Но от этого изложение материала не стало понятнее.

Материалы частично устарели.

Лекции Константина Воронцова ужасно скучные и бесполезные. Он просто читает заученный текст и видимо сильно волнуется. Слушать не возможно. Кроме того, сами лекции это озвучивание учебника, с кучей формул на заднем плане, которые ни о чём не говорят, так как мелькаю быстро и не разу не объясняются.

Прочитав два абзаца здесь https://docs.microsoft.com/ru-ru/dotnet/machine-learning/how-does-mldotnet-work, я узнал и понял больше чем за все видео лекции первой недели...

Я рекомендую Константину поучится публичным выступлениям и оформлению презентационных материалов.

И в целом курс рекомендую актуализировать. Как минимум версию python обновить и инструкции.

Сделать задания более практичными и интересными.

Курс выпустили и бросили.

Лекции идут в режиме "галопом по Европам".

Основной "преподаватель" экает каждые две секунды.

Задачи не были адаптированы под более свежие версии sklearn (уж такую мелочь можно было и предусмотреть), которые выдают гораздо более качественные результаты (в одной задаче улучшение качества выборки на старом sklearn в ответе в 4 раза хуже, чем в моем решении на свежей версии пакета). Так как необходимая для воспроизведения результатов версия пакета отсутствует в описании курса - это большой минус.

Из плюсов - качественная практика, задания плавно нарастают по сложности и супер-сложных моментов нет.

Курс построен крайне странно: видео по теории фактически никак не связаны с практической частью, создаётся ощущение, что это два разных курса, зачем-то собранные вместе. Вопросов в тестах слишком мало для проверки понимания теории. Программный код в практической части почти весь уже написан за учащегося, т.е. по сути копируешь, вместо того чтобы самому реально разобраться и научиться (и, если хочешь это сделать, надо это делать отдельно самостоятельно, курс этот момент реального обучения в себя не включает).

Лекции представляют собой классический для советской физмат школы спам математической нотацией и слабо связаны с заданиями. Сами же задания выполняются простым вызовом указанных методов из пакетов pandas/scipy без какого-либо вникания в предмет. Резюмируя - тратить время на этот курс можно только если вы не владеете английским в достаточной мере, чтобы взять любой другой курс по данной тематике.

Плохо составлен курс, нет достаточного количества объяснений с примерами. Лекции не соотносятся с практическими заданиями, пояснения отсутствуют. Не знаю, для какого уровня студентов он подходит: для новичков совсем нет начальной теории, для уже умеющих хоть что-то нет пояснений зачем все это используется, профессионалы такие методы уже не используют. Очень жаль потраченного времени и нервов.

Лекции плохого качества. Преподаватель перечитывает неадаптированный материал в сухой форме. Стоит получиться у профессоров Ng, Abu Yasser Mustafa, Bertserkas - как стоить делать научно-популярные курсы.

Имхо данному преподавателю стоит улучшить свой подход к преподаванию. Одного имени не достаточон для хорошего курса

Очень сложно.

Никаких объяснений в лекции, сплошной гугл. Без предварительных знаний инструментов, просто тыканье в темноте с ограничением по времени. В итоге - трата времени неподготовленных учеников. Категорически не рекомендую, тем кто совсем не в теме.

Overloaded with theory without emphasis on practical aspects of the knowledge. Introduction that starts with matrix and double integration functions - I was lost after 5 min.

Не разъяснили для кого курс. Нужно было установить требования к уровню знаний до начала курса.По сравнению с Andrew Ng, мало что понимаю сразу.

Осторожно! Данный курс может отбить все желание заниматься машинным обучением! Лучше пройдите курс от Andrew Ng

Система не принимает правильные ответы на тестовые задания.

мо4а