Если вы метите в ML.NET или алгоритмически сложные проекты, вопрос про «собственные векторы» может стоить оффера. Мы перезапустили курс, чтобы закрыть этот пробел. Живые вебинары уже начались, но вы успеваете.
Что разбираем на ближайших лекциях:
— Векторы и матрицы: создаем массивы в
NumPy (да, Python — lingua franca в ML), считаем ранги и обратные матрицы;— Линейная регрессия: реализуем метод наименьших квадратов, валидируем модели и интерпретируем веса;
— SVD-разложение: строим рекомендательную систему и снижаем размерность данных.
—
Никакой сухой теории — решаем реальные задачи, которые встречаются в AI-разработке.
⚠️ Дедлайн на вход: 9 декабря.
Успейте заскочить в поток:
https://clc.to/LojFzw