было очень полезно ! понравилось то, как объясняется материал
Хороший курс для освоения методов кросс-валидации и оптимизации, встроенных в библиотеку sklearn
Очень хороший, полезный курс по важной теме Узнал много нового, например, как оценить, стоит ли расширять выборку или это ни к чему не приведёт Также порадовало большое количество задач для закрепления
Очередной отличный курс от автора! Исчерпывающее и понятное объяснение работы с модулем `model_selection` из библиотеки `scikit-learn`. Конечно, было бы ещё лучше, если бы материал сопровождался ссылками на документацию, но даже без этого курс оставляет отличное впечатление. С нетерпением жду следующий!
В общем - мне понравилось. Не скажу, что тема для меня новая, но некоторые полезные инсайты все же нашлись. Все темы описаны понятным языком, в кратком виде, с упором на практику. Замечательный справочник-тренажер. Спасибо автору )
Ну что хочется сказать. Прошел весь курс ! Мое мнение следующее: 1) Курс своих денег стоит: вполне хорошая настольная книга по методам из sklearn. Будет отлично сочетаться с курсом от института биоинформатики Введение в Data Science. Там все идет по верхам, а тут углубляются в конкретную часть библиотеки. Стоит отметить, что это пока что единственный курс в данной области и составлен он не плохо. Узнал несколько новых методов для себя и лучше разобрался в чем отличаются те о которых уже знаю. 2) Из минусов я бы выделил задачки: в целом они для набивания руки подойдут, но в итоге это все сводится к простому копированию из предыдущих задач. Хочется больше написания кода и более необычные задачки, но для какого то закрепления материала подойдут. В целом если добавить еще столько же задач в курс то для закрепления материала будет идеально. Надеюсь автор не забросит это дело и продолжит выпускать новые курсы. Лично я хочу увидеть курс по метрикам в классическом МЛ и их выбору. Наверное стоит больше показывать неправильные примеры и сравнивать их с правильным (что то из серии: если сделаете вот так (неправильно) то будет такая вот метрика и результат, а если по другому то результат будет лучше потому и потому)
Спасибо за конструктивный отзыв!