Математика машинного обучения (вектор, матрица, тензор / функция и производная)
В первом видео рассмотрим фундаментальные понятия: скаляр, вектор, матрицы и тензоры. Эти вещи пронизывают практически всю Computer Science (big data, data science, machine learning) и этими понятиями мы будем оперировать далее при рассмотрении любых моделей машинного обучения, глубокого обучения, разработке и тренировке нейронных сетей.
Во втором видео рассмотрим понятия функции и производной. Они так же являются базовыми понятиями в разделе математики, который нам пригодится для понимания важных принципов. Функция и производная являются неотъемлемыми спутницами больших данных, анализа данных, нейронных сетей и вообще машинного обучения в целом.
Во втором видео рассмотрим понятия функции и производной. Они так же являются базовыми понятиями в разделе математики, который нам пригодится для понимания важных принципов. Функция и производная являются неотъемлемыми спутницами больших данных, анализа данных, нейронных сетей и вообще машинного обучения в целом.
[media=https://youtu.be/8Akj6DECbcc]
[media=https://youtu.be/MpwGNQu_H34]
Матрица судьбы: что это такое, как работает и чем помогает
Курс по нейросетям для начинающих и продвинутых пользователей технологий машинного обучения
Как устроены эти вещи внутри? Варианты, о которых мало кто знает
Комментарии 0
Комментариев пока нет. Будьте первым.