• ClipSaver
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Математика в ML: сколько реально нужно знать скачать в хорошем качестве

Математика в ML: сколько реально нужно знать 4 дня назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Математика в ML: сколько реально нужно знать
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Математика в ML: сколько реально нужно знать в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Математика в ML: сколько реально нужно знать или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Математика в ML: сколько реально нужно знать в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Математика в ML: сколько реально нужно знать

📌 Заполни анкету прямо сейчас и получи чек-лист «15 самых популярных вопросов с собеседований и ответы на них» Анкета предзаписи: https://vk.cc/cO375f Курс «База ML»: https://clck.ru/3Pdqvh Курс «ML в бизнесе»: https://clck.ru/3PdqzW Telegram MLinside: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6 Нужно ли знать всю высшую математику, чтобы стать ML-инженером? Нет. Чтобы начать карьеру в Data Science, достаточно понимать математику на прикладном уровне. В этом видео Андрей Жогов (ML-инженер в Сбере, преподаватель Физтеха) разбирает, какие темы действительно нужны и как не утонуть в формулах, если вы начинаете с нуля. В этом видео: • Три блока математики, без которых не обойтись: линейная алгебра, матан и статистика. • На каком уровне нужно их понимать и как использовать на практике. • Что спрашивают на собеседованиях и как объяснять математику простыми словами. • «Пирамида математических знаний» для ML — как не выгореть на старте. • Пример, как гуманитарий стал Data Scientist без мехмата. Видео будет полезно тем, кто: • Хочет войти в ML, но боится математики. • Учится на аналитика или программиста и хочет перейти в Data Science. • Готовится к собеседованию в ML. Спикер: Андрей Жогов — ML-инженер в Сбере, преподаватель Физтеха, ментор MLinside. Наш курс «База ML» помогает освоить машинное обучение с нуля и подготовиться к первой работе в индустрии. #машинноеобучение #datascience #MLinside #математика #MLкарьера Если вам понравилось видео — поставьте лайк и подпишитесь на канал MLinside. Здесь выходят честные разборы собеседований и советы по карьере в Data Science. Таймкоды: 00:00 — Введение и миф «нужен мехмат, чтобы войти в ML» 01:29 — Блок 1: линейная алгебра (векторы/матрицы, умножение, собственные значения) 02:45 — Блок 2: матанализ (производная, градиент, функции потерь, градиентный спуск) 04:11 — Блок 3: теория вероятностей и статистика (база, распределения, A/B-тесты) 06:42 — «Пирамида» математических знаний: 3 уровня и на каком достаточно остановиться 08:17 — Главный вывод и мотивация: математика как инструмент, а не барьер

Comments

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5