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

Отличный курс, но для не математиков теория воспринимается сложновато, зато есть возможность прикоснуться к "Машинному обучению" при выполнение практических заданий. Даже если теория большой частью пройдет мимо, в голове отложится общее представление о данном предмете.

Курс дает сжатое, но при этом комплексное представление о задачах машинного обучения и методов их решения. Большое количество практических заданий, в том числе финальное задание на основе реальной задачи машинного обучения. Рекомендую всем, интересующимся этой темой.

Очень хороший курс, достаточно доступный, и в то же время авторы указывают на самые главные моменты существенные для понимания схем машинного обучения.

Отлично подобранны задания, и дают хорошую практическую поддержку к содержимому. Рекомендую всем пройти этот курс.

Обалдевший курс! Немного теории + практика работы с библиотеками Python sklearn, pandas, numpy. Спасибо авторам!

Хорошо ложиться, если вы уже имеете некоторый опыт в высшей математике (особенно что касается матриц и методов оптимизации) и программировании на python.

Очень понятный курс, не перебарщивающий с упрощением материала. Домашки делаются на питоне, как в жизни. Я бы добавил во вспомогательные материалы больше тонкостей по настройке методов в питоне и общий обзор методов в картинках для интуитивного понимания

Несмотря на кажущуюся сложность требующейся математической базы, лекторы умело и доходчиво объясняли довольно сложные и витиеватые темы красочными и наглядными иллюстрациями, а так же приводили довольно интересные и запоминающиеся аналогии.

Отличный курс! Особенно порекомендовал бы его как введение в библиотеку scikit-learn. Дается много полезный практических советов и рассказывается об интеренсных особенностях различных алгоритмов обучения. Спасибо, курс очень пригодился!

Спасибо, курс дает навыки python (pandas, sklearn), но если не знакомы с python вообще, то лучше пройдите курс сначала в SoloLearn он займет неделю, но сильно поможет.

Методы машинного обучения стали понятны и хочется учиться дальше.

Сложно понимать теоретическую часть курса (много формул, сложная нотация), практическая часть особых сложностей не вызвала. Последнее задание по времени заняло полный день, хотя в описании стоит оценка необходимого времени 2 часа.

Немного не хватает математики: объяснения всех упомянутых в курсе формул. Тем не менее, курс дает отличное базовое представление о машинном обучении, а большое количество практических заданий помогают чувствовать себя уверенней.

Прекрасно. Сложно. Поначалу тяжело, потом как-то втягиваешься. Для полного понимания всего материала надо быть сильно продвинутым в математике. Задания иногда действительно не совсем соответствуют теории, это слабое место курса.

Отличный курс для начинающих. Курс раскрывает все основные аспекты работы с данными и рассматривает как работают модели машинного обучения изнутри с математической точки зрения. Буду рекомендовать Ваш курс. Спасибо за Ваш труд.

Отличный курс. На входе имел приблизительные знания о программировании в Python и его библиотеках машинного обучения. На выходе сложилось целостное понимание предмета. Хотел бы подробнее узнать о нейронных сетях и их обучении.

Хороший курс для начинающих. Рассказывается все самое важное без перегрузки. Хорошие задачи для самостоятельного решения.

Хотелось бы решать задачи на кластеризацию, нейронные сети, в том числе глубокие, но этого в курсе нет.

Хорошо структурирован, просто воспринимать информацию. Можно сделать больше практических заданий, на закрепление материала; добавить задания без общих инструкций.

Не удобно сдавать задания(из-за форматирования файла в конце).

Хороший курс с хорошими заданиями. Но мне как человека который не встречается с математикой каждый день немного показался сложноватым материал лекций и для того чтобы уловить некоторые вещи приходилось долго медитировать.

Отличный курс, иногда сложно из-за слишком формальной постановки задач, но практические задания разбавляют избыточную формальность и на выходе мы имеет, математический фундамент в теории и разработанные руки на практике)

Достаточно хороший курс который дает математическое обоснование изучаемым методам машинного обучения. Курс построен так: теория - отдельно, практика - отдельно. Чтобы выполнять практические задания надо владеть Python.

Курс сильно изменился с последнего моего прохождения. Стал более понятным и появились дополнительные материалы. Плюсом сыграло, что Python стал гораздо более удобным, нет больших проблем с использованием 3-ей версии.

Очень хороший курс! Трудные и сложные задания, так как и есть настоящие задачи в области анализа данных. Но учители всё ясно объясняют, только надо хорошо мозгами работать для того, чтобы успевать все уроки пройти.

Мне очень понравился курс, огромное спасибо преподавателям, Яндексу и всем, кто участвовал в подготовке курса! Отдельная благодарность за математику - очень приятно размять мозг спустя 10 лет после университета.

Очень интересно, порой бывает сложно, чувствуется некая недосказанность, поэтому мне приходится параллельно смотреть на ютубе Курс «Машинное обучение» 2014, там более подробно описывается теория данного курса.

Отличный курс для первого знакомства с машинным обучением. Хороший баланс практических заданий и теории. Теория подается сбалансированно - не углубляясь в детали, но все, что необходимо знать в контексте темы.

Интересный обзорный курс, простой и весьма поверхностный. Рекомендую к прохождению как новичкам в ML, а также просто желающим расширить свой кругозор и познакомиться с популярными методами машинного обучения.

Очень хороший курс для стартового уровня. По окончании курса обретаемого уровня хватает для участия в некоторых соревнованиях Kaggle. Хорошие преподаватели, спокойный темп - я успевал за выходные. Рекомендую!