Обзор курса Machine Learning от Stanford University на Coursera

Курс Machine learning можно назвать одним из флагманских курсов для Coursera. Этот курс был создан еще на на заре расцвета сервиса одним из его основателей Andrew Ng.

Цитируя краткое описание с сайта:

“Машинное обучение это наука о том, как заставить компьютеры действовать не используя четких детерминированных алгоритмов. На этом курсе вы узнаете про наиболее эффективные алгоритмы машинного обучения, получите опыт их практического применения, узнаете как заставить их работать на вас. Что более важно, вы научитесь не только теоретическим основам машинного обучения, но также и практическим ноу-хау, требующимся для быстрого и эффективного применения алгоритмов для решения новый задач.”

Действительно, по итогам прохождения курса у меня сформировалось понимание основных заложенных в машинное обучение принципов и механизмов. Также, что не мене важно, появляется опыт решения конкретных задач машинного обучения на практике.

Всего курс длится 11 недель. Каждая неделя предполагает 1-2 часа видео лекций, тест на знание теории и практическое задание по применению конкретных методов машинного обучения. Всего на прохождение всего материала и выполнение всех заданий одной недели у меня уходило по 4-6 часов.

Важно, чтобы выполнить практические задания, нужно уметь программировать хотя бы на самом базовом уровне. Лично я рекомендую выполнять все задания, причем самостоятельно. Тем не менее, если не стремиться к ачивке по итогу курса, их можно и не делать. На крайний случай на GitHub полно репозиториев с разными готовыми решениями практических задач.

Сильные стороны курса:

Недостатки в основном вытекают из-за того, что курс старый и возможно не всегда оперативно обновляется:

К сожалению какой-то более менее “официальный” сертификат можно получить только за деньги. Целесообразность этого находится под большим вопросом. Тем не менее, курс в соответствующих кругах очень известный и его можно назвать в некоторой степени стандартом.

В общем, рекомендую. Это действительно хороший курс, после которого многие вещи в машинном обучении становятся понятными.


© 2016–2017 Creative Commons BY-NC-ND 4.0
Powered by GitLab and Hugo

comments powered by Disqus