Программа и содержание

Разберитесь, как работают технологии машинного обучения, и научитесь пользоваться ими осознанно.

Тариф «Перельман»

Математика для DS - программа из 3-х курсов, которая поможет:

1. Разобраться в теории

Вы любите доходить до самой сути всего, что делаете. Вам интересно, что стоит за теми алгоритмами, которые вы применяете.

2. Подготовиться к собеседованию

Вы хотите работать в сфере Data Science и боитесь каверзных вопросов на собеседованиях? Не зря боитесь.

3. Читать научные статьи

Статьи по Data Science часто несложные по сути – но без определенной математической базы их сложно читать.

4. Полюбить математику

Мы любим математику и хотим показать вам, как она красива.

Содержание:

Блок 1 - Математический анализ

Модуль 1 - Одномерный математический анализ

Зачем в машинном обучении нужен математический анализ

Множества и функции

Пределы последовательностей

Пределы функций и непрерывные функции

Производные

Одномерный градиентный спуск

Модуль 2 - Многомерный математический анализ

R^n: расстояния и векторы

Дифференциал и частные производные

Производная по направлению и градиент

Градиентный спуск

Модификации градиентного спуска (Momentum, RMSProp, Adam)

Блок 2 - Линейная алгебра

Модуль 1 - Линейная алгебра

Векторные пространства и линейные отображения

Матрицы

Нейронные сети

Подпространства, базис, размерность

Ранг матрицы и метод Гаусса

Модуль 2 - Линейная алгебра продолжение

Определитель, обратные матрицы, замена базиса

Скалярное произведение, углы, расстояния

Ортогональные матрицы

Матричные разложения

Собственные векторы и SVD

Backpropagation

Блок 3 - Теория вероятностей

Модуль 1 - Дискретная теория вероятностей

Вероятностное пространство, события, исходы

Равновероятные исходы

Условная вероятность, независимые события, теорема Байеса

Перестановки и биномиальные коэффициенты

Дискретная случайная величина, распределение, математическое ожидание, дисперсия

Ряды и счётное пространство исходов

Модуль 2 - Непрерывная теория вероятностей

Интеграл и непрерывное пространство исходов.

Непрерывная случайная величина, распределение, плотность распределения, математическое ожидание, дисперсия

Закон больших чисел

Центральная предельная теорема

Основы статистики: статистические тесты