Денис Успенский о курсе «Reinforcement Learning» в Otus

Денис Успенский

До курса я уже имел некоторый опыт в данной области (проходил в OTUS «Advanced ML»). Поэтому изначальной целью было именно систематизация и углубление уже имеющихся знаний, а также знакомство с продвинутыми темами RL. Считаю, что задачу по углублению знаний выполнить удалось. Первые три модуля курса, где рассматривается базовый RL, проработаны достаточно полно и всесторонне. Обучение выстроено логично, от базовых понятий и определений к более сложным алгоритмам. Четвертый модуль, по продвинутому RL, хотелось бы существенно расширить, внеся в него больше тем и практических занятий востребованных современной индустрией. Для специалистов, которые незнакомы или малознакомы с данной областью ML, курс можно рекомендовать к прохождению. Преподавательский состав очень хороший, особенно Игорь и Артем, которые всегда находили время что-то прокомментировать и ответить на вопросы. Материал выстроен последовательно и логично. Желаю всем будущим участникам удачи в прохождении!

Мария

Я более 10 лет работаю в Data Science в финансовой сфере. Я выбрала курс на тему Reinforcement Learning потому, что хотела развить свои навыки в части оптимизации обучения моделей и попробовать новые методы, помимо классического Machine Learning, а также потому, что тематика курса охватывает задачи, родственные тем, которыми я занимаюсь в своей текущей работе. Обучение в OTUS понравилось тем, что сочетается теория и практика, а также тем, что преподаватели всегда на связи, дают развернутые комментарии по домашним заданиям и проектной работе. Также очень удобно, что все материалы, включая видео с уроков, доступны оперативно и неограниченное время, в т.ч. после окончания курса. Обучение мне дало глубокое понимание развития и текущего состояния RL и практику применения метода в задаче, близкой к реальной рабочей. Уверена, что смогу применить полученные значения в своей текущей работе, что даст мне преимущества в качестве решения стоящих передо мной задач.

Анна Ширшова

Коллеги-преподаватели, спасибо за интересный курс, профессионализм, отзывчивость и готовность помогать и раскрывать темы, которые даже непосредственно с предметом курса и не связаны! Было полезно. Полезный курс, под каждую тему выдаются рабочие ноутбуки (не нужно писать полностью с нуля для выполнения дз — можно использовать в качестве заготовок), отзывчивые преподаватели, готовые ответить на любые вопросы по теме и даже не по теме курса (и специально изучают доп.топики). Много полезных советов по подготовке инфраструктуры, среды. Есть как овервью для общего понимания применимости методов RL, так и технические, практические детали.

Айрат

Работаю в Акбф, создаю алгоритмические портфели. Курс выбрал, потому что RL —интересные методы, которые можно применять в алготрейдинге. Благодаря обучению узнал много нового, получил знания, которые можно применять в трейдинге. И уже успешно применяю их в своей работе

Руслан Сихамов

Работаю Data Scientist. Курс “Reinforcement Learning” выбрал из-за его актуальности и потенциальной необходимости на текущей работе. Понравились домашние задания, так как вынуждают студента самостоятельно писать код и копаться в неочевидных мелочах, что помогает разобраться и закрепить материал. Благодаря курсу я вооружился новыми инструментами для ML и расширил кругозор

Татьяна

Обучение с подкрепление – это сложно понять, а еще сложнее объяснить. Подход подачи, основанный на прикладном использовании - самый подходящий формат для понимания, особенно такого направления как обучение с подкреплением. Авторы курса попытались собрать направления использования обучения с подкреплением и при этом последовательно и логично погружали в тематику. Для меня большой ценностью оказался модуль Advanced, раскрытие продвинутых методов, хотя практики не хватило. На этот курс лучше приходить немного подготовленным, и иметь представление об обучение с подкреплением в целом, и тогда материал будет легче усваиваться. Авторам и организаторам спасибо за путешествие с Reinforcement Learning!

Денис Успенский

Роман Скоромный