Мій чесний відгук про спеціалізацію Machine Learning Specialization на Coursera

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Всім привіт!

Я Валентин і сьогодні хочу поділитися своїми враженнями від проходження спеціалізації Machine Learning Specialization на Coursera. Це оновлений курс від Andrew Ng — того, хто років 10 тому запустив перший масовий курс з машинного навчання. До того як це стало мейнстримом:)

Що в середині?

Спеціалізація складається з трьох курсів:

1. Supervised Machine Learning
Пояснюють, що таке машинне навчання, як працюють регресія, класифікація, нейронки. Багато уваги приділяється саме інтуїції: чому модель поводиться так чи інакше, які метрики краще обирати, коли модель перетренована т.д.

2. Advanced Learning Algorithms
Тут уже йдеться про глибші моделі, оптимізацію, регуляризацію, багатошарові нейронні мережі. З’являється TensorFlow — і починається вже щось схоже на справжню ML-роботу.

3. Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning
На мою думку, найлегший курс із трьох. Тут — кластеризація (k-means), PCA, системи рекомендацій, і трішки про reinforcement learning. Швидше огляд, ніж глибоке занурення.

Які моделі й алгоритми розглядаються?

• Лінійна та логістична регресія
• Softmax, дерева рішень
• Нейронні мережі (одно- та багатошарові)
• K-means, PCA
• Рекомендаційні системи (collaborative filtering)
• Q-learning (на рівні знайомства)

Які інструменти використовують?

Все в курсі реалізується на Python.

Основні бібліотеки:

• NumPy, Pandas, Matplotlib
• TensorFlow (через Keras API)

Найбільший плюс — нічого не треба встановлювати. Всі вправи в Jupiter Notebook.

Скільки часу займає?

У мене вийшло трохи понад два місяці, якщо проходити по 6-8 годин на тиждень. Все подається досить доступно, навіть якщо математика трохи забута — не страшно.

Які плюси:

• Пояснення дуже чіткі й доступні.
• Багато практики: одразу закріплюєш те, що дізнався в модулі.
• Курс ускладнюється поступово.
• Реально розумієш, що таке ML і як воно працює.

Які мінуси:

• Хотілося більше практичних задач з «реального життя» (наприклад Kaggle, кейси з індустрії)
• Частина з reinforcement learning, як на мене, поверхнева — це більше превʼю, ніж курс

Кому буде корисно

• Тим, хто хоче зайти в AI/ML
• Аналітикам, QA, розробникам, які хочуть змінити напрям

Висновок

Спеціалізація мені сподобалась. Це не просто теорія — ти реально вчишся будувати моделі. Якщо хочеш з нуля (чи майже з нуля) зрозуміти, що таке машинне навчання і як його застосовують — це дуже хороший старт. Далі потрібно більше практичних і прикладних завдань, тут допоможе Kaggle.