Основы математики для старта в Machine Learning / Deep Learning

На вебинаре говорим о ряде Тейлора, собственных векторах и других необходимых понятиях в ML. Подробнее: - случайная величина и вероятность - математическое ожидание и дисперсия - независимые и зависимые события - практика: покажем, за счет чего random forest улучшает качество - предсказаний и как это связано с дисперсией - линейная алгебра, векторы, матрицы, собственные вектора и значения - практика: покажем, как это находит применение в SVD разложении и РСА анализе - производная и разложение функции в ряд Тейлора - практика: покажем, как это находит применение в градиентном бустинге и методах оптимизации второго порядка Спикер: Иван Потапов, Staff machine learning engineer at ShareChat Курс по математике + ML от proglib.academy – https://proglib.io/w/959d3ccf