Machine Learning complete

28.06.2012, вечер
Категории: coursera и levelup.

Закончился курс по машинному обучению от Coursera. То есть, для меня он закончился, а вообще работы можно сдавать до первого августа.

Курс понравился. Изначально я на него записался, так как хотел использовать машинное обучение в паре своих проектов. Теперь лучше понимаю, что с помощью машинного обучения можно сделать и на какой результат рассчитывать.

Еще одно впечатление, которое впервые возникло от университетского курса искусственного интеллекта, и которое повторилось сейчас - удивление, насколько всё-таки простые и понятные идеи, подкрепленные математическим аппаратом, заложены в этих алгоритмах. Взять хотя бы градиентный спуск - его же вообще на первом курсе проходили!

Курс рассчитан в первую очередь на будущих пользователей разных библиотек машинного обучения, а не на разработчиков собственных алгоритмов. Отсюда и низкие входные требования: не требуется знание теории вероятности, статистики, дифференциального исчисления и так далее. Не возьмусь утверждать, что отлично помню всё перечисленное, но при наличии более подробных опциональных доказательств курс стал бы еще интереснее.

Несколько пунктов о том, чем курс был мне полезен:

  • Узнал несколько алгоритмов машинного обучения и областей их применения, получил несколько новых идей.
  • Разобрался с оптимизацией вычислений путем векторизации операций. Полезная техника, на современных GPU наверняка здорово будет работать.
  • Узнал несколько библиотек для машинного обучения и для NLP. От прохождения курса напрямую это не зависит, но теперь есть понимание принципов их работы.

Из минусов курса я бы отметил качество звука, которое не то чтобы совсем плохое, но примерно как в большинстве русских подкастов. В принципе, на четвертой неделе к этому привыкаешь, но поначалу раздражает. Ну и хотелось бы более глубокие опциальные лекции.

И чтобы этот пост был чуть более полезным, чем личное мнение, приведу несколько ссылок: