Chevron Left
Back to Введение в машинное обучение

Learner Reviews & Feedback for Введение в машинное обучение by HSE University

4.6
stars
2,419 ratings
499 reviews

About the Course

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. В онлайн курсе 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. Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах. Для выполнения практических заданий потребуются базовые навыки программирования на языке 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...

Top reviews

AA
Jun 14, 2016

Хороший курс без лишнего. Некоторые методы, предлагаемые в заданиях не оптимальны с точки зрения затрат ресурсов компьютера и времени программиста, но, надеюсь, с новыми сессиями будет развитие курса.

AL
Sep 24, 2018

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

Filter by:

151 - 175 of 483 Reviews for Введение в машинное обучение

By Волков С А

Oct 3, 2018

Хорошо подходит для быстрого получения основ и для закрепления полученных знаний раньше.

Очень хорошие практические задания

By Fedor R

Feb 25, 2016

Short and good, a way to learn practical python ML skills and math background to understand and feel different ML technics

By Skapenko I R

Aug 19, 2018

Отличное введение в data science.

Имеется обзор всех основных алгоритмов. Также очень доволен знакомству с sklearn/pandas.

By Il'gam A

Aug 31, 2016

It is a great course for those who intersted in machine learning! I recomend it for everyone. Thank you for your efforts!

By Роман А Р

Oct 23, 2019

Познавательно, легко и ёмко, даже для тех, кто сталкивается с машинным обучением и программированием на Python впервые!

By Веселов А

Aug 7, 2020

Практика была довольно простой, теория тоже не очень подробная, но на то оно и введение. Преподаватели замечательные!

By Aver N

Feb 24, 2019

Курс очень понравился. Местами теория сложновата. Но в общем и целом - все замечательно. И задания и лекции. Спасибо!

By Aidos A

Mar 11, 2016

Отличный курс!

Считаю, что в лекции про решающие деревья необходимо более детально разобрать аолгоритмы с пропусками.

By Лойко А А

Jun 22, 2020

Отличный курс. Большое спасибо организаторам за подробный теоретический материал и интересные практические задания.

By Золотых М А

Sep 19, 2019

Отличный преподаватель. Все очень понятно, полезно и доходчиво. Юмор и примеры в лекции расставляют все по местам.

By Dmitrii M

Mar 15, 2016

Отличный обзор возможностей машинног обучения с небольшой практикой дающей хороший задел для дальнейшего обучения

By Alexei S

Feb 7, 2016

Хороший курс, но требует мат. подготовки. Приятно видеть, что преподаватели работают над его усовершенствованием.

By Anastasiya D

Mar 10, 2016

Курс очень понравился, хороший баланс математической строгости, доступного объяснения и практических примеров.

By Isakov A S

Dec 5, 2019

Интересно. Достаточно сжато и не муторно. Очень интересно смотреть дополнительные материалы. Спасибо за курс!

By Дубровин Л О

Aug 26, 2017

Сижу, часами читаю про математические обоснование алгоритма, который объясняют в видео за 5 минут, круть :)

By Artyom S

May 7, 2018

Курс подробный и очень интересный! Потраченное на курс время окупается с лихвой, поэтому очень рекомендую!

By Саяпин В Ю

Dec 20, 2017

Отличный курс для изучения базовых основ машинного обучения. Идеален для тех, кто начинает изучать с нуля.

By Andrey N

May 7, 2017

Отличный курс с плотной теоретической и практической программой, ориентированной на конкретные применения.

By Yury L

Feb 4, 2016

Good alternative for Andrew Ng course in Russian. Good level, but some difficulties with tasks submission.

By Churmantaev D M

Feb 3, 2019

Очень интересный курс. Мат.часть, конечно, тяжело воспринимается. Но практические задания - просто огонь!

By Vitalij J

Sep 13, 2020

Иногда на английском материал найти и прочитать удобнее, там более понятно все объяснено, а так супер

By Michael V M

Feb 20, 2016

Идеальный баланс между количеством/сложностью теории и практики. И все это в довольно разумные сроки.

By Стрельцов И С

Oct 21, 2021

Спасибо большое! Курс оказался очень интересным, познавательным и даже необычным (особенно в конце).

By Anton

Jun 14, 2016

Здорово cкомпонованы знания по интеллектуальному анализу данных с хорошими практическими заданиями

By Denis S

Aug 22, 2018

Отличный курс. Лекции тяжеловато воспринимаются без наглядных иллюстраций, но в целом - хорошо.