Курс замечательный, автор постоянно отвечает в комментариях, что-то дополняет. После него все остальное вообще не страшно) помогает детально разобраться в базовых алгоритмах.
Совсем не для новичков: как минимум надо хорошо знать Python и фреймворки NumPy, Pandas. Приходится оооочень много заниматься исправлениями своих малейших ошибок, которые влияют на порой тысячных после запятой :) Но не могу сказать, что это претензия к автору.
Смогла пройти только 81%, и то из-за ограничений платформы. Настолько я устала бороться с TLE, что решила закончить на этом. Может когда-нибудь и вернусь, чтобы добить до 100%.
Отличный курс, помогает глубоко и основательно разобраться в принципах работы базовых мл алгоритмов. Из сильных сторон курса - комьюнити, автор, который отвечает на вопросы, корректирует задание, если надо. Емкая, но информативная информация об алгоритме.
Недостатков как таковых нет.
Спасибо за этот замечательный курс!
До этого проходила курсы на других ресурсах, но ни один не может сравниться по результату, а именно глубокому пониманию как алгоритм работает изнутри.
Подача материала мне очень понравилась, только необходимая и достаточная информация. Один раздел перетекает в другой, отлично тем самым закрепляется материал.
Ко всему прочему, получила огромное удовольствие от прохождения :)
Вячеславу огромное спасибо, надеюсь в будущем появятся новые разделы!
Курс помогает углубиться в основы машинного обучения и качественно закрепить их большим колличеством практики. Крайне рекомендую. В принципе лучший практический курс на степике по тематики МЛ/ИИ.
Курс замечательный!
Когда в первый раз видишь, что надо будет сделать в каждом модуле, немного сомневаешься - "а я вообще так смогу?".
Но на реализацию всех алгоритмов не требуется каких-то особенных знаний Python-а или гениальных озарений, всё можно сделать стандартными методами, без глубокого погружения в анналы numpy и pandas, двигаясь от простого к сложному. А движение это устроено правильно, с таким разрывом между заданиями, что переход между ними достаточно просто уложить в голове и реализовать. Теория тоже изложена довольно хорошо, понятно, чётко и кратко. В общем, в дизайне степов и изложении теории курс один из лучших.
Что ещё несёт этот курс? Это умение заниматься дебаггингом :) Ох, где-то 50% времени я тратил на него. Проверка всех заданий - путём сравнения значений с эталоном, который был получен автором вплоть до десятого знака, что, кстати, с педагогической точки зрения очень верно в плане полного соответствия кода алгоритму. Очень тяжело описать чувство удовлетворения, когда через пару-тройку дней ты, наконец, находишь, где поставил не ">=", а просто ">" и всё стало работать как надо.
На курс потратил где-то два месяца в режиме "пара часов после работы". Затягивает довольно сильно, поэтому - принимать с осторожностью.
Автору - большое спасибо!
Курс супер!
Первый раз зашел, увидел что все алгоритмы действительно придется писать самому - подумал, что за чушь.
Неделю лазил по интернету, понял что ничего лучше не найду. Вернулся. Начал программировать, увлекся так что на два месяца выпал из жизни, пока не прорешал практически все задания. Давно не получал такого удовольствия от программирования.
Зато теперь есть четкое понимание как эти алгоритмы работают изнутри!!!
Только прошёл 80% курса, курс очень доходчиво показывается как работают те или иные алгоритмы по машинному обучению, задач много, и все они взаимосвязаны. Так что не получиться перескочить. Из минусов, нужно себя тщательно проверять, количество тестов ограничено (из-за нулевой стоимости курса).
Для прохождения хватает минимальные знания по нумпай, пандас и ооп.
Отличный курс!
Хотя на Youtube и есть много разборов реализаций ML алгоритмов на Python с нуля, но именно в виде русскоязычных курсов я аналогов не видел (не считая отдельных задачек в Симуляторе ML).
Но курс не совсем для новичков, так как нужны небольшие знания ООП (repr, str), а также знания Python. При этом вся нужная теория для реализации алгоритма в курсе присутствует.
Также автор курса в чате быстро отвечает, проверяет ваше решение и помогает найти ошибки.
Считаю, что курс определенно заслуживает вашего внимания, если вам интересно, как работают алгоритмы под капотом!
