Какой курс по машинному обучению на Coursera полезнее?

Теряюсь в выборах, какую специализацию выбрать: от МФТИ и Яндекса (https://www.coursera.org/specializations/machine-l... ) или от University of Washington (https://www.coursera.org/specializations/machine-l... )? Времени освоить и то, и другое пока нет. Есть ли вообще какие-то объективные мерила в подобных вопросах?
  • Вопрос задан
  • 15248 просмотров
Решения вопроса 2
@doktr
Data Scientist
Вашингтонская специализация по ML мне показалась удачной. Недавно прошел ее первый курс - "Machine Learning Foundations: A Case Study Approach", сейчас изучаю второй - "Machine Learning: Regression". После курса ML от Эндрю Ына сначала показалось простовато, но, несмотря на более прикладной характер вашингтонской специализации, в нее включены некоторые алгоритмы, на которые у Ына места не хватило.
Также большой плюс - в конце каждой недели есть не только тест, но и большое практическое задание (используется iPython Notebook, модули GraphLab, NumPy и т.д.), причем сначала используются готовые рабочие инструменты, а по мере продвижения нужно будет и собственные алгоритмы писать на Python'е. Видно, что труда в курс вложено достаточно, а это показатель того, что курс будет полезен.

Если брать для сравнения курс Университета Джона Хопкинса "Practical Machine Learning" из специализации Data Science, то там все менее динамично и недостаточно практических заданий.

Есть еще одна схожая специализация из Вашингтонского университета - "Tackle Real Data Challenges", но ее очень сложно воспринимать из-за достаточно монотонной подачи ведущего плюс практика предложена странная - предлагается поучаствовать в любом конкурсе на Kaggle (что само по себе, конечно, обязательная вещь, но нужны еще задания обучающие) и написать по нему обзор, что гораздо больше бы подошло курсу гуманитарной направленности, но никак не технической.

P.S. К курсам российского производства у меня отношение скептическое. Если уж американцы в половине случаев не тянут, то чего ждать от отечественных производителей. Со специализацией МФТИ и Яндекса я, конечно, предварительно ознакомился. Начало динамичное - преподаватели вроде бы не страдают бубнением, активно жестикулируют (что тоже очень важно для более быстрого восприятия и концентрации внимания), на заднем фоне цветы, красивая мебель - все это очень хорошо. Если будет время в промежутках между вашингтонскими курсами, то обязательно пройду и этот курс.
Пока что доступен только первый курс - там собственно машинного обучения нет (только линейная алгебра, начала анализа и Python). Но уже прослеживается нехорошая тенденция - курс состоит всего из 4 недель (понятно, что на математику и начальные знания по модулям больше тратиться не хочется, но что мешает добавить чего-то более существенного, более сложного), а в Вашингтонском первый и второй курсы (дальше пока не смотрел) - 6-недельные (по моему, меньшее количество недель в любом курсе - это явно мало, учитывая, что первая неделя в любом курсе - вводная), причем в первом же курсе в быстром темпе, но довольно подробно дан обзор по основным базовым темам и алгоритмам ML, разве что кроме нейронных сетей.
Так что не воспринимать курс МФТИ и Яндекса как что-то более, чем дополнение к основным курсам Coursera либо рассчитанное на совсем уж начальную аудиторию, пока что особых оснований нет.
Ответ написан
kopcap_va
@kopcap_va
SEO Consultant
О курсе Вашингтонского университета слышал положительные отзывы.

Специализация МФТИ и Яндекса стартовала только в феврале, заканчиваю первый курс. Что вынес из него - освежил некоторые знания по математике, понял где есть пробелы (например, теория вероятностей, я ее не изучал совсем). Работа с питоном на базовом уровне, ничего сложного. Сама математика тоже дана в сжатом варианте.

В целом, называл бы первый курс по этой специализации довольно простым. Говорят, что курс Воронцова серьезнее.

Если интересует более практический подход, рассмотрите "основной" курс от Anrew Ng.
Ответ написан
Пригласить эксперта
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы