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

Наверное хорош для ознакомления. Хотелось бы услышать какие технологии будут более востребованы в ближайшие годы. На что сделать упор. Без подглядывания в учебник математики трудно уловить мысль. Трудно связать лекцию с кучей математики с реализацией на алгоритмов на pyton. Возможно большая часть замечаний отпадет с опытом. Посмотрим...

Отдельно теория и практика хороши. Но они не особо связаны.

В теоретической части я добавил бы еще больше наглядных примеров. В практической - более жизненные данные. Во многих примерах данные были синтетические.

И самое главное - не хватает "лабораторных работ", в которых инструктора показывали бы, как чем пользоваться.

Очень понравился курс, ничего не понимала раньше в машинном обучении, этот курс здорово помог, но была не очень доступная теория, не так легко было понимать все формулы, которые быстро переключались на слайдах, но практика была супер, прям интересные задания и как раз для новичка, спасибо всем организаторам :)

Сухую математику, причем иногда очень нетривиальную, нужно разжевывать на примерах. Это хорошо получалось у Соколова. Что качается заданий: работа с sklearn очень полезна, но задания были бы еще полезнее, если бы в них нужно было бы реализовывать некоторые алгоритмы из лекций самостоятельно.

Классный курс, море математики и объяснений, но это далеко не для новичков. Как минимум, проходящий этот курс человек должен хорошо представлять хотя бы на словах действия и особенности разных алгоритмов, а этот курс поможет понять данные методы глубже через математику.

Хорошо подобраны задания (числовые, категориальные признаки, работа с текстом, и, даже, картинками).

Если дойти до конца, то должен сформироваться неплохой багаж примеров о том, как проводить обучение моделей. Так же можно прокачать навыки владения scikit-learn и pandas.

Больше всего на этом курсе мне понравилась то, что есть практика. Она очень важна и спасибо, что вы ее предоставили.

Видеоуроки было трудно освоить. Хотелось побольше примеров кода, чтобы лучше понимать.

А в целом, очень интересно и познавательно!

Спасибо!

Мне кажется, что если бы лекции из последнего блока были в начале курса, лично мне было бы проще. Ну и вообще лекции довольно тяжело слушать, особенно сначала. Задания интересные, и понимание того, что нужно делать приходит уже после выполнения заданий.

Хороший курс, позволяет получить реальное представление об машинном обучении. Однако практическая часть выполнена не слишком хорошо, вам придется самостоятельно искать большую часть информации, которая необходима для решения практических заданий.

Курс хороший. Правда я не уверен, что он подходит для новичков. В лекции иногда слишком много формул, которых не объясняют на пальцах, может их лучше тогда совсем не давать. Хотелось бы, чтобы итоговый проект имел более практическое применение.

Лекции дают хороший краткий обзор математики стоящей за алгоритмами. Домашние работы представляют список инструкций какой метод sklearn в каком порядке вызвать для того что бы получить осмысленный результат.

Финальное задание хорошо очень.

Отличный курс для знакомсква с миром машинного обучения! Но для того, чтобы хорошо понять материал и выполнить задания требует некоторых знаний программирования в Python и знания линейной алгебры. Рекомендую в качетсве начального курса.

Неплохой курс, но теория не сильно соотносится с практикой. Не понимаю зачем было во 'введение' впихивать так много математики, которая только запутает новичка. Практические задачки интересные и не сложные, если знаком с Pandas и NumPy.

Курс замечательный, мне очень понравился, просто из за того что ему уже около 5 лет, его видемо перестали обновлять, и некоторые данные устарели, но с помощью форума с этим можно справиться. В целом, курс замечательный, реально вводит

Фундаментальный курс, из-за этого многое тяжело воспринимается. Довольно мало наглядности. Тем не менее, материал доступен и понятен. Почти всегда. Заставит тех, кто не знает питон, выучить его и начать пользоваться.

Спасибо авторам!

Теоретическая часть рассказана превосходно и дает понимание как вообще работает машинное обучение. Единственное, неплохо было бы актуализировать практические задания по программированию до питона3 и новых версий библиотек.

https://medium.com/@CV89/%D0%B2%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%B2-%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-coursera-5e3fcc44d95f#.uucovnf1a

Интересные задания, показано много инструментов и библиотек Python для ML. Немного не согласованные лекции с более высоким порогом входа, чем задания. Но в целом отличный толчок дальше погружаться в эту область.

В целом неплохое введение в машинное обучение и использование питона для этих задач. Мне понравилось. Ролики с теорией в таком виде практически не воспринимаются, я уже забыл практически все, что в них было.

Хорошое наполнение математикой (в отличие от Andrew Ng).

Из минусов:

-Ничего толком не рассказано про нейронные сети

-Задания слишком легкие

В целом, курс очень хорош для старта изучения ML

Отличный ознакомительный курс! К сожалению нет практических заданий на глубинное обучение.

Great course! Unfortunately it does not contain deep learning practical assignments.

Спасибо большое, курс мне очень понравился, он дает очень много полезной информации.

Пожалуй единственный минус для меня - это некоторый разрыв между теорией и практикой.

Хороший курс, позволяет понять азы машинного обучения. Мне не хватало навыков программирования в Питоне, по-этому некоторые задания выполнялись медленнее чем могли бы.

Я бы не сказал что это вводный курс, думаю что для начала можно послушать курс от Andrew Ng. Зато не плохое введение в инструменты для машинного обучения на Python.

Мало наглядных примеров в лекциях, что усложняет восприятие.

Мало примеров реализации на python, много приходилось искать, т.к. опыта работы с python не было