| Автор |
Сообщение |
Куфейрак ®
Стаж: 10 лет 6 мес.
Сообщений: 40
Ratio: 238.421
Поблагодарили: 2150
100%
|
Coursera | Машинное обучение и анализ данных (2018) WEB-DL [H.264/720p-LQ]
Автор (режиссер): Coursera / МФТИ / Yandex Жанр: Программирование, Анализ данных, Машинное обучение Описание:Мы покажем, как проходит полный цикл анализа, от сбора данных до выбора оптимального решения и оценки его качества. Вы научитесь пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач. Продолжительность: 38:28:15 Качество видео: WEB-DL Видео: AVC/H.264, 1280x720, ~1378 Kbps Аудио: AAC, 2 ch, 128 Kbps В рамках специализации вы освоите основные темы, необходимые в работе с большим массивом данных, в т.ч. современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, проведение экспериментов, построение выводов, базовая фундаментальная математика, основы программирования на Python.
Мы разберём, как построить рекомендательную систему, оценить эмоциональную окраску текста, спрогнозировать спрос на товар, оценить вероятность клика по рекламе и т.д.
В финале вам потребуется выполнить проект собственной системы, решающей любую актуальную для бизнеса задачу. Результатом будет наглядная работающая модель, которую вы сможете использовать в вашей повседневной работе или продемонстрировать на собеседовании.
Все, прошедшие специализацию, могут принять участие в Программе трудоустройства. Если вы заинтересованы в новых проектах, новых перспективах и возможностях - пройдите обучение по Специализации и подайте заявку. Скриншоты:
Время раздачи: 24/7 (до появления первых 3-5 скачавших) |
|
|
|
|
 |
ssrdop
Стаж: 12 лет 11 мес.
Сообщений: 18
Ratio: 26.789
0.16%
|
Быстро просмотрел курс и не увидел большого числа практических видео. В основном, рассказывают, как хорошо знать машинное обучение. Скажите, просмотрев этот курс смогу ли я практически пользоваться знаниями или тут только теория? |
|
|
|
|
Куфейрак ®
Стаж: 10 лет 6 мес.
Сообщений: 40
Ratio: 238.421
Поблагодарили: 2150
100%
|
ssrdop
Практика есть, но ее немного.
Увы, без знания математики хорошо разобраться в маш обучении не получиться, так как это не веб программирование.
Сам я рассматриваю этот курс как дополнение к другим учебникам по маш обучению.
Добавлено спустя 3 минуты 31 секунду:
Если тяжело идет математика, то это не говорит о том что это плохой курс. Просто, в этом случае, нужно при затруднениях отходить от курса и использовать другие источники для преодоления не понимания. |
|
|
|
|
ssrdop
Стаж: 12 лет 11 мес.
Сообщений: 18
Ratio: 26.789
0.16%
|
Я хорошо знаю математику. Имеется ввиду высшую. Математический аппарат мне не показался сложным. Но вот практическая часть неясна. |
|
|
|
|
xpeh1978
Стаж: 11 лет 5 мес.
Сообщений: 47
Ratio: 3.196
2%
|
Некоторый материал пропущен, пришлось самому докачивать из оригинального курса на Курсере. Несколько видео и примеры на питоне. |
|
|
|
|
WiCKed12345
Стаж: 14 лет 11 мес.
Сообщений: 15
Ratio: 11.91
12.96%
|
Куфейрак Спасибо за выложенный материал! А можно попросить
"Специализация Программирование на Python" от МФТИ тоже? |
|
|
|
|
xpeh1978
Стаж: 11 лет 5 мес.
Сообщений: 47
Ratio: 3.196
2%
|
Зарегьтесь на левую почту, там можно за 7 дней спокойно весь материал скачать, кроме тестов |
|
|
|
|
Morfeus_ua
Стаж: 9 лет 6 мес.
Сообщений: 2
Ratio: 1.77
0.76%
|
Отсутствует видио, и титры к нему: 02_mietod-maksimal-nogho-pravdopodobiia.mp4 посвещённого "Метод максимального правдоподобия". Из подкурса "Обучение на размеченых данных". Подпапка /01_linieinyie-modieli-statistichieskii-vzghliad. Из хорошего - смотрел его на https://www.coursera.org/lecture/supervised-learning/mietod-maksimal-nogho-pravdopodobiia-sMQ9F |
|
|
|
|
muhtar139
Стаж: 12 лет 8 мес.
Сообщений: 72
Ratio: 0.185
0.32%
|
Куфейрак
Привет! можете посоветовать книги для изучение математики? вроде нужна линейная алгебра и матрицы, теория вероятности, я сам учусь 1 курсе программирование. |
|
|
|
|
Morfeus_ua
Стаж: 9 лет 6 мес.
Сообщений: 2
Ratio: 1.77
0.76%
|
Отсутствует видио, и титры к нему: 03_rabota-s-katieghorial-nymi-priznakami.mp4 посвещённого "Работа с категориальными признаками". Из подкурса "Обучение на размеченых данных". Подпапка /02_praktichieskiie-riekomiendatsii-po-linieinym-modieliam. Из хорошего - смотрел его на https://www.coursera.org/lecture/supervised-learning/rabota-s-katieghorial-nymi-priznakami-pqU2jОтсутствует видио, и титры к нему: 05_mnoghoklassovaia-klassifikatsiia.mp4 посвещённого "Многоклассовая классификация". Из подкурса "Обучение на размеченых данных". Подпапка /02_praktichieskiie-riekomiendatsii-po-linieinym-modieliam. Из хорошего - смотрел его на https://www.coursera.org/lecture/supervised-learning/mnoghoklassovaia-klassifikatsiia-21cCQОтсутствует видио, и титры к нему: 03_zadacha-bike-sharing-demand.mp4 посвещённого "Задача: bike sharing demand". Из подкурса "Обучение на размеченых данных". Подпапка /03_bibliotieka-scikit-learn-prodolzhieniie. Из хорошего - смотрел его на https://www.coursera.org/lecture/supervised-learning/zadacha-bike-sharing-demand-yAZAt |
|
|
|
|
umka_na_kone
Стаж: 11 лет 2 мес.
Сообщений: 1
Ratio: 11.994
17.65%
|
мужиииик, спасибо! на известный трекер не нашел, думал придется плюхаться, как-то скриптом выкачивать видосики, а тут такой праздник) |
|
|
|
|
|
|
(Голосов: 
