#математика_для_data_science — Public Fediverse posts

Линейная алгебра для нейросетей: векторы на практике

Данная статья посвящена основе основ нейронауки — линейной алгебре. Если вы когда-либо планируйте изучать искусственные нейронные сети (и не только), то вам необходимо начать именно с этого. Причем не важно, собираетесь ли вы заниматься фундаментальными исследованиями (Data Science) или просто лепить модели в продакшн на конвейере (ML Engineering), вы обязаны знать их математику хотя бы поверхностно. Любые настройки, дообучение и применение даже готовой модели, требуют понимания основ. А по сему данное знание, как минимум, не будет избыточным. Материал рассчитан на новичка. Если вы знаете школьную математику, то сможете освоить и мой курс. В будущем я напишу статью о линейном представлении нейросетей, где мы адаптируем полученное знание под прикладные задачи, напишем некоторые слои на Python и построим настоящую модель! В этой статье: * Понятие вектора; * Векторизация данных; * Умножение на скаляр; * Сложение векторов; * Норма вектора; * Скалярное умножение; * Векторное умножение; * Практика с кодом; * Домашняя работа. Все будет объяснено на красочных примерах в игровой форме. Ничего сложного. А в конце вас ждет самостоятельная практика с кодом. Приятного чтения!

https://habr.com/ru/articles/1001896/

#линейная_алгебра #вектор #нейросети #математика_для_data_science #скалярное_произведение #векторизация #данные #машинное+обучение #тензор #матрицы

Линейная алгебра для нейросетей: векторы на практике

Данная статья посвящена основе основ нейронауки — линейной алгебре. Если вы когда-либо планируйте изучать искусственные нейронные сети (и не только), то вам необходимо начать именно с этого. Причем не важно, собираетесь ли вы заниматься фундаментальными исследованиями (Data Science) или просто лепить модели в продакшн на конвейере (ML Engineering), вы обязаны знать их математику хотя бы поверхностно. Любые настройки, дообучение и применение даже готовой модели, требуют понимания основ. А по сему данное знание, как минимум, не будет избыточным. Материал рассчитан на новичка. Если вы знаете школьную математику, то сможете освоить и мой курс. В будущем я напишу статью о линейном представлении нейросетей, где мы адаптируем полученное знание под прикладные задачи, напишем некоторые слои на Python и построим настоящую модель! В этой статье: * Понятие вектора; * Векторизация данных; * Умножение на скаляр; * Сложение векторов; * Норма вектора; * Скалярное умножение; * Векторное умножение; * Практика с кодом; * Домашняя работа. Все будет объяснено на красочных примерах в игровой форме. Ничего сложного. А в конце вас ждет самостоятельная практика с кодом. Приятного чтения!

https://habr.com/ru/articles/1001896/

#линейная_алгебра #вектор #нейросети #математика_для_data_science #скалярное_произведение #векторизация #данные #машинное+обучение #тензор #матрицы

Линейная алгебра для нейросетей: векторы на практике

Данная статья посвящена основе основ нейронауки — линейной алгебре. Если вы когда-либо планируйте изучать искусственные нейронные сети (и не только), то вам необходимо начать именно с этого. Причем не важно, собираетесь ли вы заниматься фундаментальными исследованиями (Data Science) или просто лепить модели в продакшн на конвейере (ML Engineering), вы обязаны знать их математику хотя бы поверхностно. Любые настройки, дообучение и применение даже готовой модели, требуют понимания основ. А по сему данное знание, как минимум, не будет избыточным. Материал рассчитан на новичка. Если вы знаете школьную математику, то сможете освоить и мой курс. В будущем я напишу статью о линейном представлении нейросетей, где мы адаптируем полученное знание под прикладные задачи, напишем некоторые слои на Python и построим настоящую модель! В этой статье: * Понятие вектора; * Векторизация данных; * Умножение на скаляр; * Сложение векторов; * Норма вектора; * Скалярное умножение; * Векторное умножение; * Практика с кодом; * Домашняя работа. Все будет объяснено на красочных примерах в игровой форме. Ничего сложного. А в конце вас ждет самостоятельная практика с кодом. Приятного чтения!

https://habr.com/ru/articles/1001896/

#линейная_алгебра #вектор #нейросети #математика_для_data_science #скалярное_произведение #векторизация #данные #машинное+обучение #тензор #матрицы

Линейная алгебра для нейросетей: векторы на практике

Данная статья посвящена основе основ нейронауки — линейной алгебре. Если вы когда-либо планируйте изучать искусственные нейронные сети (и не только), то вам необходимо начать именно с этого. Причем не важно, собираетесь ли вы заниматься фундаментальными исследованиями (Data Science) или просто лепить модели в продакшн на конвейере (ML Engineering), вы обязаны знать их математику хотя бы поверхностно. Любые настройки, дообучение и применение даже готовой модели, требуют понимания основ. А по сему данное знание, как минимум, не будет избыточным. Материал рассчитан на новичка. Если вы знаете школьную математику, то сможете освоить и мой курс. В будущем я напишу статью о линейном представлении нейросетей, где мы адаптируем полученное знание под прикладные задачи, напишем некоторые слои на Python и построим настоящую модель! В этой статье: * Понятие вектора; * Векторизация данных; * Умножение на скаляр; * Сложение векторов; * Норма вектора; * Скалярное умножение; * Векторное умножение; * Практика с кодом; * Домашняя работа. Все будет объяснено на красочных примерах в игровой форме. Ничего сложного. А в конце вас ждет самостоятельная практика с кодом. Приятного чтения!

https://habr.com/ru/articles/1001896/

#линейная_алгебра #вектор #нейросети #математика_для_data_science #скалярное_произведение #векторизация #данные #машинное+обучение #тензор #матрицы

Линейная регрессия: от теории до production

📚 Линейная регрессия – это первый алгоритм, который осваивает аналитик, и последний, который он перестает использовать. ✔️В статье разберем, что это такое, как работает, где применяется и с какими подводными камнями вы обязательно столкнетесь.

https://habr.com/ru/articles/1004248/

#линейная_регрессия #математика_для_data_science #корреляция #прогнозирование #аналитика_данных #hardskills #ml #статистический_анализ #анализ_данных

Линейная регрессия: от теории до production

📚 Линейная регрессия – это первый алгоритм, который осваивает аналитик, и последний, который он перестает использовать. ✔️В статье разберем, что это такое, как работает, где применяется и с какими подводными камнями вы обязательно столкнетесь.

https://habr.com/ru/articles/1004248/

#линейная_регрессия #математика_для_data_science #корреляция #прогнозирование #аналитика_данных #hardskills #ml #статистический_анализ #анализ_данных

Линейная регрессия: от теории до production

📚 Линейная регрессия – это первый алгоритм, который осваивает аналитик, и последний, который он перестает использовать. ✔️В статье разберем, что это такое, как работает, где применяется и с какими подводными камнями вы обязательно столкнетесь.

https://habr.com/ru/articles/1004248/

#линейная_регрессия #математика_для_data_science #корреляция #прогнозирование #аналитика_данных #hardskills #ml #статистический_анализ #анализ_данных

Линейная регрессия: от теории до production

📚 Линейная регрессия – это первый алгоритм, который осваивает аналитик, и последний, который он перестает использовать. ✔️В статье разберем, что это такое, как работает, где применяется и с какими подводными камнями вы обязательно столкнетесь.

https://habr.com/ru/articles/1004248/

#линейная_регрессия #математика_для_data_science #корреляция #прогнозирование #аналитика_данных #hardskills #ml #статистический_анализ #анализ_данных

Обзор математики для начинающего ML-инженера

Доступное объяснение основных аспектов высшей математики, которые потребуются ML‑щику разного грейда в рабочих сценариях — без дотошных доказательств и с обилием визуальных и численных примеров.

https://habr.com/ru/articles/942114/

#математика #математика_для_программистов #машинное_обучение #математика_для_data_science #искусственный_интеллект

Обзор математики для начинающего ML-инженера

Доступное объяснение основных аспектов высшей математики, которые потребуются ML‑щику разного грейда в рабочих сценариях — без дотошных доказательств и с обилием визуальных и численных примеров.

https://habr.com/ru/articles/942114/

#математика #математика_для_программистов #машинное_обучение #математика_для_data_science #искусственный_интеллект

Обзор математики для начинающего ML-инженера

Доступное объяснение основных аспектов высшей математики, которые потребуются ML‑щику разного грейда в рабочих сценариях — без дотошных доказательств и с обилием визуальных и численных примеров.

https://habr.com/ru/articles/942114/

#математика #математика_для_программистов #машинное_обучение #математика_для_data_science #искусственный_интеллект

Обзор математики для начинающего ML-инженера

Доступное объяснение основных аспектов высшей математики, которые потребуются ML‑щику разного грейда в рабочих сценариях — без дотошных доказательств и с обилием визуальных и численных примеров.

https://habr.com/ru/articles/942114/

#математика #математика_для_программистов #машинное_обучение #математика_для_data_science #искусственный_интеллект