Почему развитие в ИИ стоит начинать с изучения математики и алгоритмов
Руководитель Школы анализа данных Яндекса в подкасте Machine Learning Podcast рассказывает, почему фундамент (матан, линал, теорвер, алгоритмы) — это не скучная теория, а база для работы с ИИ в 2026.
Вы узнаете, как глубокое понимание математики помогает писать эффективный код, отлаживать модели и ориентироваться в разных областях ML. А ещё — почему даже опытным разработчикам полезно возвращаться к фундаментальным дисциплинам.
Перейти к прослушиванию
#подкаст#ML
#ML
https://alan-turing-institute.github.io/skpro/introduction.html#a-motivating-example
Alan Turing Institute created a package called skpro for probabilistic modeling. Unlike many other probabilistic modeling packages, skpro integrates into sklearn pretty well.
#ML
https://arxiv.org/abs/2012.04863
Skillearn: Machine Learning Inspired by Humans' Learning Skills
Interesting idea. I didn't know interleaving is already being used in ML.
#ML
😎
FREE RESOURCES TO LEARN MACHINE LEARNING
Intro to ML by MIT Free Course
Machine Learning for Everyone FREE BOOK
ML Crash Course by Google
Advanced Machine Learning with Python Github
Practical Machine Learning Tools and Techniques Free Book
Python Machine Learning for beginners
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#ML
🧠
Machine Learning Expert
El aprendizaje automático es un vasto campo con muchos conceptos clave que conocer. Nuestro curso intensivo cubre todos los componentes básicos que necesita para sumergirse en el aprendizaje automático del mundo real.
✍️Ryan Doan | Ex-Amazon ML Infrastructure Engineer
🌐En
📆2022
🔗Link
-----
Main channel:@repo_science
Coupons:@freecoupons_reposcience
-----
- AI model yaratish jarayonida hamma jarayonlarni - data cleaning, data preprocessing, data featuring va boshqa ishlarni barchasini qilib bo'lib oxiri modelni training qilish qismi eng yoqimlisi ...
#ML