5 тем по линейной алгебре, без которых ты не поймёшь ML скачать в хорошем качестве

5 тем по линейной алгебре, без которых ты не поймёшь ML

Хотите разобраться в ML системно и без воды? Предзапись на 3 поток курса "База ML": https://forms.yandex.ru/u/6822f819842... Демо-курс "База ML": https://clck.ru/3FxXvU Курс "База ML": https://clck.ru/3FxXwp Курс "ML в бизнесе": https://clck.ru/3FxXya Подписывайтесь на MLinside в Телеграм: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6 Линейная алгебра — фундамент машинного обучения. И если вы не понимаете 5 ключевых тем, вы просто не сможете разобраться в том, как реально работают модели. Александр Дубейковский — эксперт по машинному обучению в бизнесе (3 года опыта в Яндексе), ментор студентов и школьников в IT, выходец из Школы Анализа Данных от Яндекса. В этом видео — самые важные разделы линейной алгебры, которые вам точно понадобятся, если вы хотите стать ML-инженером, пройти собеседование или просто уверенно строить модели. Без перегруза. Без университетской нудноты. Только то, что нужно для практики. Вы узнаете: • Что такое пространство признаков и как в нём мыслит модель • Как работают матричные преобразования в алгоритмах • Почему градиенты, производные и линейные комбинации — это основа обучения • Как понимать Loss и шаг градиентного спуска на пальцах • Какие примеры нужно знать, чтобы не сыпаться на ML-собесе Это часть обучающей серии от школы MLinside. Подходит тем, кто: • начинает карьеру в Data Science • готовится к собеседованиям на ML-инженера • хочет наконец-то разобраться, как и зачем работает математика в ML Подпишитесь, если хотите не пропустить другие видео из этой серии — в них мы разбираем всё, что обычно никто не объясняет: от математики до продакшн-интеграции ML в бизнесе. Таймкоды: 00:00 – Вступление: зачем вам алгебра в ML 00:24 – Тема 1: Машинное обучение = школьные системы уравнений 04:01 – Тема 2: Векторы и матрицы 04:52 – Тема 3: Линейные преобразования и их смысл 06:24 – Тема 4: Ранг и обратимость матриц 08:52 – Тема 5: SVD (сингулярное разложение) и отбор признаков 10:56 – Бонус: почему не нужно бояться математики 12:27 – Итоги: линейная алгебра в карьере ML-инженера #ЛинейнаяАлгебра #машинноеобучение #MLдляначинающих #DataScience #MLInside #MLкурс #математикадляML