Обзор курса специализации по машинному обучению 1

Курс 1. Машинное обучение с учителем: регрессия и классификация

В последние годы машинное обучение стало бумом. А Эндрю Нг считается богом в этой области.

То, как он объясняет концепции и идет от нуля к продвинутому, от математики до фактического кодирования алгоритмов, делает его лучшим человеком, у которого можно учиться. Выпущенный в июне 2022 года DeepLearning.AI представляет собой пересмотр предыдущей специализации машинного обучения.

Недавно закончила первый курс и вот мои отзывы:

1) Курс представляет собой полный пакет пройденного материала.
Причина: Он охватывает весь материал с начальным объяснением на английском языке, простыми для понимания примерами, математикой (с нуля), а затем реализацией с использованием библиотек с нуля.
2) Лабораторные работы легко реализовать. .
Причина: ранее я специализировался на Matlab, что было трудно реализовать для меня (знатока Python).
3) Простые для понимания лабораторные работы: слайды, пройденные во время объяснения концепции. Это позволяет легко вспоминать понятия, изученные на лекциях.
4) Чистое и ясное объяснение: курс имеет простое описание понятий для понимания любого человека, который начинает путешествие в ML. В нем также есть примеры из повседневной жизни и короткие вопросы для проверки понимания.
5) Хорошо сформулировано: в курсе есть хорошо организованные слайды, которые облегчают изучение и делают заметки в правильной структуре.

Что, по моему мнению, может сделать этот курс лучше:

Я делаю заметки на бумаге, чтобы запоминать и отслеживать будущие изменения.
Когда есть сложные и длинные математические выражения, я всегда распечатываю экран, распечатываю его и вставляю в свои заметки. Таким образом, я действительно думаю, что наличие загружаемых слайдов для дальнейшего использования может облегчить учащимся.

Заключительное примечание. В качестве заключительного примечания, на мой взгляд, этот курс стоит того, чтобы его изучить, и он действительно лучший за все время, если вы хотите изучать машинное обучение в Python.