Chevron Left
Back to Обучение на размеченных данных

Обучение на размеченных данных, Moscow Institute of Physics and Technology

4.8
1,558 ratings
226 reviews

About this Course

Обучение на размеченных данных или обучение с учителем – это наиболее распространенный класс задач машинного обучения. К нему относятся те задачи, где нужно научиться предсказывать некоторую величину для любого объекта, имея конечное число примеров. Это может быть предсказание уровня пробок на участке дороги, определение возраста пользователя по его действиям в интернете, предсказание цены, по которой будет куплена подержанная машина. В этом курсе вы научитесь формулировать и, конечно, решать такие задачи. В центре нашего внимания будут успешно применяемые на практике алгоритмы классификации и регрессии: линейные модели, нейронные сети, решающие деревья и так далее. Особый акцент мы сделаем на такой мощной технике как построение композиций, которая позволяет существенно повысить качество отдельных алгоритмов и широко используется при решении прикладных задач. В частности, мы узнаем про случайные леса и про метод градиентного бустинга. Построение предсказывающих алгоритмов — это лишь часть работы при решении задачи анализа данных. Мы разберемся и с другими этапами: оценивание обобщающей способности алгоритмов, подбор параметров модели, выбор и подсчет метрик качества....

Top reviews

By RN

Jan 21, 2017

Один из лучших курсов по обучению на размеченных данных. Немного расстраивали несбалансированность сложности домашних заданий и промежуточных проверок правильности подготовки данных в заданиях.

By YD

Aug 08, 2018

Отличный курс. Меньше чем за месяц появилось базовое понимание обучения на размеченных данных и принципов ML.\n\nМного практики, грамотные преподаватели и качественные pdf сделали своё дело.

Filter by:

209 Reviews

By Роман Черёмухин

Jan 17, 2019

Жалею, что уже прошел. Очень полезный курс!

By Vsevolod Kuznetsov

Jan 16, 2019

Great course from great professionals!

By Шаланкин Максим Дмитриевич

Jan 07, 2019

Хороший сложный курс, насыщенная программа и интересные задания.

By Абдразаков Линар Ринатович

Jan 04, 2019

Очень понравился данный курс! Здесь немало практики, что важно, чтобы усвоить материал, а также удобные конспекты, с которыми легче изучать. Спасибо большое создателям курса!

By

Dec 22, 2018

Курс ориентирован на практику, есть ощущение, что все присутствующее там, нужно в жизни.

By Pavel Petkun

Dec 13, 2018

Понравилось четкое и последовательное изложение тем. Спасибо!!

By Petr Kuderov

Dec 11, 2018

Отличный курс по соотношению глубины погружения и скорости продвижения. Живо, подробно, с практикой, позволяющей немного набить руку в sklearn и numpy. Чрезмерного разжевывания тоже нет - это все-таки все еще начало пути в Машинном Обучении.

By Красовский Игорь Владимирович

Dec 05, 2018

Все необходимые навыки были получены, материал подаётся интересно

By Антюфриева Любовь Александровна

Dec 03, 2018

Очень неравномерное распределение нагрузки по неделям

By Artem Drofa

Dec 02, 2018

Курс очень живой и интересный, очень доволен. Продолжу проходить специализацию.

5-ая неделя этого курса, как известно, не очень удачная, так что, просто примите ее такой, какая она есть :)