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