Задача: Реализовать SVD-разложение без готовых библиотек

Сложно? Тогда вам к нам. Стартовали живые вебинары обновленного курса по математике для AI. Разбираем фундамент, на котором держится весь Machine Learning.

Roadmap ближайших лекций:

1. Основы: Векторы, матрицы, определители. Практика в NumPy .

2. Регрессия: Линейная зависимость, метод наименьших квадратов, валидация моделей.

3. Разложения: SVD, собственные векторы, PCA (снижение размерности)

Результат: вы сможете реализовывать рекомендательные системы и фильтровать шум в данных, понимая каждое действие.

Первый вебинар уже прошел (отзывы отличные!), успейте присоединиться к основной движухе.

Ссылка на курс:
https://clc.to/LojFzw

Готовитесь к собеседованию в AI?

Вопросы по математической базе — стандартный этап отбора на позиции Data Scientist и ML Engineer. Вас спросят не только про код, но и про то, как работают алгоритмы «под капотом».

Прокачайте хард-скиллы на обновленном курсе «Математика для разработки AI-моделей».

Важный апдейт:

— теперь обучение включает живые вебинары;

— первый прошел, но второй стартует сегодня, 9 декабря;

— это шанс разобрать сложные вопросы с экспертами в прямом эфире.

Что внутри:

— линейная алгебра;

— матанализ;

— теория вероятностей.

Успейте присоединиться к потоку