Поиск структуры в данных
Heads up! This course may be archived and/or unavailable.
Машинное обучение и анализ данных,
В машинном обучении встречаются задачи, где нужно изучить структуру данных, найти в них скрытые взаимосвязи и закономерности. Например, нам может понадобиться описать каждого клиента банка с помощью меньшего количества переменных — для этого можно использовать методы понижения размерности, основанные на матричных разложениях. Такие методы пытаются сформировать новые признаки на основе старых, сохранив как можно больше информации в данных. Другим примером может служить задача тематического моделирования, в которой для набора текстов нужно построить модель, объясняющую процесс формирования этих текстов из небольшого количества тем. Такие задачи назвают обучением без учителя. В отличие от обучения с учителем, в них не предполагают восстановление зависимости между объектами и целевой переменной. Из этого курса вы узнаете об алгоритмах кластеризации данных, с помощью которых, например, можно искать группы схожих клиентов мобильного оператора. Вы научитесь строить матричные разложения и решать задачу тематического моделирования, понижать размерность данных, искать аномалии и визуализировать многомерные данные. Видео курса разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3.
Get a Reminder
| Rating | 4.3★ based on 131 ratings |
|---|---|
| Length | 5 weeks |
| Effort | 4 недели обучения, через 3-5 часа / неделю |
| Starts | Jan 24 (118 weeks ago) |
| Cost | $99 |
| From | Moscow Institute of Physics and Technology, Yandex, E-Learning Development Fund via Coursera |
| Instructors | Евгений Рябенко, Константин Воронцов, Эмели Драль, Виктор Кантор, Евгений Соколов, Evgeniy Ryabenko, Evgeny Sokolov, Emeli Dral, Victor Kantor, Evgeniy Riabenko |
| Download Videos | On all desktop and mobile devices |
| Language | Russian |
| Subjects | Data Science Programming |
| Tags | Data Science Data Analysis Machine Learning |
Get a Reminder
Similar Courses
What people are saying
по программированию
Качество заданий по программированию, особенно в том же тематическом моделировании невысокие.
Хорошие лекции и интересные задания по программированию.
Лекций много, а практические материалы - недоработаны2) Задание по программированию на 4 неделе (с gensim) - не адаптировано под современные версии.
Read more
версии библиотек
Есть лишь одно замечание: стоит обновить грейдер под актуальные версии библиотек.
Прием ответов заточен на определенные версии библиотек.Можно было указать конкретные библиотеки, или скорректировать ответы, так как библиотеки дорабатываются.
Используются старые версии библиотек.
пожелание, чтобы везде четко прописывались версии библиотек, используемых в демонстрациях.иначе сложно разобраться, где результат не воспроизводится из-за версии, а где ошибка из-за зависимостей в разных версияъ Интересный курс по теме, которая (я надеюсь) будет полезна в практической работе.Преподаватели хорошие, но иногда было видно, что либо они недостаточно потренировались на камеру, либо стеснялись.
Read more
хотелось бы
Хотелось бы чего-то более общего.
Хотелось бы большем мобильности в обратной связи.
Хотелось бы, чтобы конспект был чище.Тем не менее, курс отличный, дает очень много полезной информации.
Хотелось бы, чтобы в ролике разбирались типичные ошибки установки.
Из пожеланий, хотелось бы больше ссылок на описания алгоритмов.
всё чаще появляются задания, где ответ зависит от версии библиотек(хотелось бы чтоб грейдер принимал аналогичные ответы по заданиям из актуальных версий библиотек, а не 1-3 летней давности) Отличный и интересный курс.
Read more
тематическое моделирование
Тематическое моделирование довольно сложно для понимания и требует много дополнительного времени на изучение.
Замечательный курс (как и вся специализация)!Отдельное спасибо за интересные задачи, особенно про выбор мест для установки рекламных баннеров и про тематическое моделирование на примере кулинарной книги.
Впрочем, это не сильно мешает понять тематическое моделирование.
Без сомнения пройду оставшиеся курсы специализации и жду новых интересных заданий Необычайно непродуман последний блок про тематическое моделирование.
Read more
при этом
При этом заданий, где нужно что-то делать руками крайне мало, 1-2 на неделю в лучшем случае, при этом в большинстве случаев все написано за тебя, нужно только слегка доделать, что практически никак не дает ощутить теорию полученную в видео на практике Супер!
- Мне понравился этот курс (как и все предыдущие), но показалось очень неудобным, что на 4-й неделе в задании с использованием gensim ответы принимаются только с использованием устаревшей версии 2.3.0 для Python 2 (при этом в описании задания указано, что примутся с версией 3.5.0, но это не так): пришлось делать много танцев с бубнами вокруг переустановок разных версий, и это заняло неоправданно много времени.
Read more
версий библиотек
Курс замечательный, хорошие задания, подводит обновляемость грейдера с учетом новых версий библиотек, и некоторые исполняемые ноутбуки не всегда корректно работают с новыми версиями библиотек.
тематическому моделированию
Большая часть курса посвящена тематическому моделированию.
Слишком много математимитики в видео, при этом крайне скудные лекции Сделайте что-нибудь с заданием по Тематическому Моделированию, чтобы оно не зависело от версий библиотек Супер лекции, непонятно почему кто-то жалуется.
Но хотелось бы использования более новых версий библиотек по тематическому моделированию!
Read more
мой взгляд
Тематическое моделирование, на мой взгляд, штука достаточно специфичная и многим она не понадобится совсем.
На мой взгляд, последняя неделя проработана не очень хорошо.
Read more
еще больше
Прекрасный курс, интересные практические задания, самостоятельно построенный тематический навигатор Замечательный, хотелось бы еще больше знаний и практики.
Я прекрасно понимаю, что материал расчитан на широкую аудиторию с разной степенью подготовки, но если вы поверхностно излагаете суть работы того или иного алгоритма, то будте добры не запутывать слушателя еще больше.
Read more
большое спасибо
Большое спасибо команде курса.
Как минимум из-за отвратительного задания по программированию.Тем не менее, большое спасибо за курс!
Большое спасибо авторам.
Read more
последнее задание
Преподаватели хорошо рассказываютПоследнее задание c BiaARTM не удалось сделать, т.к.
Это мешает сфокусироваться и внимать.Последнее задание оказалось необязательным, и я уже не узнаю - проверит ли его кто-нибудь хоть когда-нибудь :)Предпоследнее задание было не особо сложным - но пришлось переустанавливать GenSim несколько раз, чтобы подбить ответы к грейдеру.
)3) Последнее задание, которое не влияет на оценку (Постнауки) также неадаптировано и сделано на коленке.
Последнее задание не соответствует нынешней версии Bigartm.
Read more
4й недели
Спасибо преподавателям, МФТИ, Яндексу за возможность изучать предмет таким невероятно крутым способом Инструкции к последнему заданию 4й недели устарели.
Материал до 4й недели был хорошим, понятным и интересным.
Read more
Careers
An overview of related careers and their average salaries in the US. Bars indicate income percentile.
Write a review
Your opinion matters. Tell us what you think.
Please login to leave a review
| Rating | 4.3★ based on 131 ratings |
|---|---|
| Length | 5 weeks |
| Effort | 4 недели обучения, через 3-5 часа / неделю |
| Starts | Jan 24 (118 weeks ago) |
| Cost | $99 |
| From | Moscow Institute of Physics and Technology, Yandex, E-Learning Development Fund via Coursera |
| Instructors | Евгений Рябенко, Константин Воронцов, Эмели Драль, Виктор Кантор, Евгений Соколов, Evgeniy Ryabenko, Evgeny Sokolov, Emeli Dral, Victor Kantor, Evgeniy Riabenko |
| Download Videos | On all desktop and mobile devices |
| Language | Russian |
| Subjects | Data Science Programming |
| Tags | Data Science Data Analysis Machine Learning |
Similar Courses
Sorted by relevance
Like this course?
Here's what to do next:
- Save this course for later
- Get more details from the course provider
- Enroll in this course
