Chevron Left
Voltar para Введение в машинное обучение

Comentários e feedback de alunos de Введение в машинное обучение da instituição National Research University Higher School of Economics

4.6
estrelas
2,300 classificações
466 avaliações

Sobre o curso

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...

Melhores avaliações

AL
24 de Set de 2018

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

DD
9 de Fev de 2016

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.

Filtrar por:

101 — 125 de 451 Avaliações para o Введение в машинное обучение

por Anna D

30 de Abr de 2020

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.

por Багринцев А В

4 de Mar de 2016

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

por Левченко Е С

14 de Mar de 2016

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

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

Спасибо!

por Ayrat G

8 de Mai de 2020

Очень познавательно. Понравилось. Интересные задачи. Хорошие обсуждения на форуме. Надо попотеть. Спасибо создателям. Больше примеров вместо сухой теории было бы вообще шикарно.

por Агеев С

29 de Ago de 2017

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

por denisbalyko

10 de Fev de 2016

Спасибо за курс. Хороший материал. Отличные задания.

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

por Alexey K

21 de Fev de 2018

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

por Roman M

31 de Mar de 2016

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).

por Pavel

22 de Mai de 2020

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

por Павел М

1 de Jun de 2020

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.

por Поликанин А С

14 de Jun de 2020

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

por Vladyslav

23 de Jun de 2020

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

por Iryna L

21 de Jan de 2017

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.

por Елохин А А

22 de Fev de 2019

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

por Прошян Г

4 de Set de 2019

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

por Ольга К

25 de Nov de 2019

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

por Denis Z

4 de Dez de 2017

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.

por Коноваленко И В

8 de Mai de 2019

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

por Andrey S

9 de Abr de 2018

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

por Nikita B

27 de Jul de 2017

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

por Александр З

10 de Ago de 2017

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

por Maksim

7 de Fev de 2016

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

por Toy J

31 de Mai de 2020

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

por Лопатин В А

22 de Set de 2017

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

por Даниил Ж

4 de Mai de 2020

Мне очень понравилось! Было много практики, много программирования, а из теории были только максимально важные для решения практики термины.