Всем доброго времени суток. Я давно обещала выложить сюда подробный гайд на тему того, как можно изучать Machine Learning самостоятельно, не тратя деньги на платные курсы, и, наконец, выполняю свое обещание. Надеюсь, этот гайд станет подсказкой, которая поможет найти правильное направление новичкам, которые хотят погрузиться в нашу область. Читать далее
Одним томным вечером наши разработчики собрались в баре на тимбилдинг и подняли хрестоматийные вопросы: почему нельзя делить на ноль и почему ноль в степени ноль зачастую принимается за единицу. О том, что делить на ноль нельзя, всем известно ещё со школы. На деле это не просто правило, а фундаментальный запрет. Пример простой: Представим, что у нас есть кастрюля компота объемом 10 литров (10 000 мл): Читать далее
Картинка отсюда. Machine Learning от Stanford University Machine Learning Foundations: A Case Study Approach от University of Washington CS188.1x: Artificial Intelligence от University of California, Berkeley Practical Machine Learning от Johns Hopkins University Introduction to Artificial Intelligence от Stanford University Artificial Intelligence for Robotics от Stanford University Introduction to Machine Learning Course от Stanford University Читать дальше →
Линейная алгебра в Data Science и Machine Learning является основополагающей. Новички, начинающие свой путь обучения в области Data Science, а также признанные практики должны развить хорошее понимание основных понятий линейной алгебры.Специально к новому старту курса математика и Machine Learning для Data Science делимся переводом статьи Бенджамина Оби Тайо — физика, кандидата наук и преподавателя Data Science — о том, что нужно знать, чтобы лучше понимать Data Science и Machine Learning. Читать далее