Хорошие спецкурсы по машинному обучению

Xephon

Подскажите, есть ли в университете по-настоящему хорошие спецкурсы по машинному обучению?
Особенно интересно сравнение с недавним онлайн-курсом, который читался в прошлом семестре из Стэнфорда.

asora

В школе яндекса есть.

wool0

На кафедре матметодов прогнозирования ВМК есть хороший курс, называется "Матметоды распознавания образов", читает К.В. Воронцов (тот же, кто в школе Яндекса но он не спецкурс, а обязательный для студентов 3-го курса кафедры. Думаю, если прийти, никто выгонять не будет)

pilaf4

Его лекции доступны в читабельном виде, кстати: http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/6d/Voron-ML-1.pd...

obushmelev

На ММП несколько курсов и спецкурсов на эту тему, мне в свое время еще по кластеризации спецкурс понравился - не помню, правда, фамилию лектора

Xephon

Лекции вроде бы ничего, а сам он как ведёт? Хорошо объясняет, интересно ли на занятиях?
Просто если он скучный, то я бы лучше дома почитал записи...

wool0

Лектор он отличный

stm5395371

У Воронцова курс лекций, который он читает выложен на machinelearning.ru. На данный момент лекции построены по курсу, который читается в ШАД.
С моей точки зрения, лекции им читаются отвратительно (для ШАДа, а не для МГУ). По крайней мере вживую их слушать почти невозможно. В ШАДе производится видеозапись курса, вот по видеозаписям мне как-то удавалось их осваивать. Большую часть времени смотрится на полуторной скорости (ибо и так все ясно и понятно но зато некоторые тонкие моменты приходится пересматривать по несколько раз, иначе не разобраться.
Вообще курс достаточно интересный, жаль у меня он не пошел как-то.

malvv

Ещё есть Довольно неплохой, кстати.

sergius_inc2

Ребят, кто на ВМиК учится, а не подскажите, в новом весеннем семестре когда К.В. Воронцов читать лекции будет, я имею в виду расписание?

wool0

Пока еще нет; когда появится, на сайте вмкшного профкома обычно выкладывают.

wendy8

По вторникам с 12-50 до 14-25 в аудитории 510.

ghjghj

Вообще машинное обучение - бурно развивающаяся область, фундаментальных курсов по сути еще нет нигде. В любом случае, современные лекции обучают лишь некоторым общим методам, поэтому если у вас есть конкретные задачи, где нужно применение машинного обучения - искать стоит заточенный под такие задачи курс. Например, для анализа текстов, изображений, биоинформатики, финансов методы сильно различаются.
Если есть просто желание ознакомиться с областью, то лучший курс, наверное, тот самый Стэнфордский. Там все очень удобно оформлено (лекции, задания) и совсем низкий порог вхождения (даже расскажут, что такое градиент, ага). И самое главное - практические задания! Но при этом нужно понимать, что изложение весьма поверхностно. Курс Воронцова глубже (ну он все-таки годовой и ориентирован на заинтересованных в профессиональном плане там есть математика, но он тоже по своей сути инженерный (так считает сам лектор). Преподает он хорошо, но рекомендуется все же читать лекции заранее : ) Освоения курса вполне достаточно для чтения современных статей по сабжу.
Оффтоп: к сожалению, большая часть людей считает, что машинное обучение - это про ИИ (нейронные сети, все дела). Поэтому к нему же относят генетические алгоритмы (которые вообще просто рандомизированный метод оптимизации, а-ля монте-карло нечеткие множества (там эвристик еще больше, чем в нейронных сетях) и тому подобные вещи. По сути машинное обучение - это просто автоматизация некоторых аналитических операций, и ничего более. Вроде вписывания прямой в данные физического измерения.
Оставить комментарий
Имя или ник:
Комментарий: