🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning
🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML.
(ссылка)
🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy.
Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ.
😮 На вебинаре вы узнаете:
🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию.
🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.
🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора.
🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning.
🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.
👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!
📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/fe4098c8
🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML.
(ссылка)
🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy.
Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ.
😮 На вебинаре вы узнаете:
🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию.
🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.
🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора.
🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning.
🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.
👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!
📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/fe4098c8
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
🧮🔠 Математика в действии: решаем хитрые задачи по прогнозированию, оптимизации и логике
Статья, которая поможет развить навыки решения задач с помощью математики.
➡️ Вот что вас ждет
1️⃣ Прогнозирование численности населения — используем цепи Маркова для предсказания миграций между городом и пригородами.
2️⃣ Минимизация затрат — находим минимальное скалярное произведение векторов для оптимального распределения задач между работниками.
3️⃣ Машина времени — решаем задачу максимального числа пересекающихся временных интервалов с помощью заметающей прямой.
4️⃣ Алгоритм Целлера — вычисляем день недели по дате. Проверка на практике.
🔵 Хочешь прокачаться в математике для ML? Тогда разбирайся с этими задачами и не упусти вебинар: «Математика для ML: от теории к практике».
👉 Читать статью
Статья, которая поможет развить навыки решения задач с помощью математики.
👉 Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что выведет код?
❤️ — [3.1, '2', 4]
👍 — [3.1, 4, '2']
🔥 — ['2', 3.1, 4]
⚡️ — Error
Библиотека задач по Data Science
❤️ — [3.1, '2', 4]
👍 — [3.1, 4, '2']
🔥 — ['2', 3.1, 4]
⚡️ — Error
Библиотека задач по Data Science
Что выведет код?
❤️ — {1:4, 2:5, 3:6}
👍 — {4:1, 5:2, 6:3}
🔥 —{1: [4, 5, 6], 2: [4, 5, 6], 3: [4, 5, 6]}
⚡️ — Error
Библиотека задач по Data Science
❤️ — {1:4, 2:5, 3:6}
👍 — {4:1, 5:2, 6:3}
🔥 —{1: [4, 5, 6], 2: [4, 5, 6], 3: [4, 5, 6]}
⚡️ — Error
Библиотека задач по Data Science
Отобрали для вас полезные и проверенные каналы для программистов — в них вы найдете все самое интересное, от технических новостей до практических гайдов.
IT Job Hub | Работа и вакансии в IT — избранные IT-вакансии
Библиотека программиста — новости из мира IT и технологий
Книги для программистов — самые годные книги по любым языкам и стекам
IT-мемы — мемы про жизу айтишника
Proglib Academy — обучение и курсы, чтобы стать топовым специалистом
Азбука айтишника — азы из мира разработки
Библиотека нейросетей — лайфхаки и промпты для разных задач, баттлы нейронок и новости из мира ИИ
Библиотека фронтендера — все о JS, React, Angular и не только
Библиотека мобильного разработчика — лайфхаки и новости из мира Swift и Kotlin
Библиотека хакера — уязвимости, атаки, бэкдоры и как от них защититься
Библиотека тестировщика — самое интересное о том, как крашить код
🦫 Go
Библиотека Go-разработчика
Библиотека задач по Go
Библиотека Go для собеса
Вакансии по Go
#️⃣ C#
Библиотека шарписта
Библиотека задач по C#
Библиотека собеса по C#
Вакансии по C#
🔧 DevOps
Библиотека devops’а
Библиотека задач по DevOps
Библиотека собеса по DevOps
Вакансии по DevOps & SRE
🐘 PHP
Библиотека пхпшника
Библиотека задач по PHP
Библиотека PHP для собеса
Вакансии по PHP, Symfony, Laravel
🐍 Python
Библиотека питониста
Библиотека Python для собеса
Библиотека задач по Python
Вакансии по питону, Django, Flask
☕️ Java
Библиотека джависта
Библиотека задач по Java
Библиотека Java для собеса
Вакансии по Java
📊 Data Science
Библиотека дата-сайентиста
Библиотека задач по Data Science
Библиотека Data Science для собеса
Вакансии по Data Science
🎮 C++
Библиотека C/C++ разработчика
Библиотека задач по C++
Библиотека C++ для собеса
Вакансии по C++
Подписывайтесь на интересные вам каналы и сохраняйте пост в закладки, чтобы не потерять 🔑
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что выведет код?
👾 — {50, 30, 70, 80, 20}
❤️ — {30, 70, 80, 20}
👍 — {50}
🔥 — {30, 70}
Библиотека задач по Data Science
👾 — {50, 30, 70, 80, 20}
❤️ — {30, 70, 80, 20}
👍 — {50}
🔥 — {30, 70}
Библиотека задач по Data Science