Математика для машинного обучения - часть 3 - Матрич. разложения

Похожие курсы по этой теме

Это другие программы на близкую тему. Они не считаются тем же курсом: сравните содержание, преподавателей и условия.

1. 
   Похожая тема в направлении «Искусственный интеллект»

   Математика для машинного обучения - часть 1 - Линейная алгебра

   Георгий Боровицкий

   Курс по линейной алгебре — математической основе, без которой невозможно серьёзно заниматься машинным обучением. Мы разберём матрицы, системы уравнений, векторные пространства и линейные отображения: именно на этих понятиях построены модели, работающие с данными.

   Что известно об альтернативе

   • Документ: На странице курса указано: сертификат не выдаётся. источник ↗︎
   289 ₽StepikСравнить условия ↗︎
2. 
   Похожая тема в направлении «Искусственный интеллект»

   Математика для машинного обучения - часть 2 - Аналит. геометрия

   Георгий Боровицкий

   Курс по аналитической геометрии — пространственному фундаменту машинного обучения. Мы разберём метрики, углы, проекции и повороты: именно эти концепции позволяют алгоритмам измерять сходство объектов, снижать размерность данных, разделять классы и работать в многомерных пространствах.

   Что известно об альтернативе

   • Документ: На странице курса указано: сертификат не выдаётся. источник ↗︎
   БесплатноStepikСравнить условия ↗︎
3. 
   Похожая тема в направлении «Искусственный интеллект»

   Математика Машинного обучения

   Кротов Олег

   Приветствую вас на большом бесплатном курсе «Математика машинного обучения»! Сегодня мы начнем наше увлекательное путешествие в мир математических основ искусственного интеллекта с темы, которая лежит в основе многих современных алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения. t.me/ai_machinelearning_big_data - вся

   Что известно об альтернативе

   • Документ: На странице курса указано: сертификат не выдаётся. источник ↗︎
   БесплатноStepikСравнить условия ↗︎
4. 
   Похожая тема в направлении «Искусственный интеллект»

   Теория информации для машинного обучения от NLP и LLM до CV и RL

   Влад(лен) Куликов

   Полностью бесплатный курс о том, как теория информации работает внутри современного ML: от энтропии, кросс-энтропии, KL и взаимной информации до кодирования, MaxEnt, Information Bottleneck, PAC-Bayes, LLM, CV и информационной геометрии. Математика вводится через функции потерь, вероятностные модели, представления, сжат

   Что известно об альтернативе

   • Сопровождение: Курс входит в развивающуюся серию самостоятельных курсов об ML и LLM и представляет информационно-теоретическую часть её математического направления. «Современные LLM» посвящён… источник ↗︎
   • Документ: На странице курса указано: сертификат не выдаётся. источник ↗︎
   БесплатноStepikСравнить условия ↗︎
5. 
   Похожая тема в направлении «Искусственный интеллект»

   Python для машинного обучения. Начальный

   Дмитрий Читалов

   Машинное обучение это популярнейшее и востребованное направление в сфере IT, с использованием языка Python. Курс написан так, чтобы материал могли освоить даже начинающие. Мы не будем очень глубоко погружаться в математику. Будем брать только ту теорию, которая нужна на практике и разбирать будем на несложных примерах.

   Что известно об альтернативе

   • Документ: На странице курса указано: сертификат не выдаётся. источник ↗︎
   2 500 ₽StepikСравнить условия ↗︎
6. 
   Похожая тема в направлении «Искусственный интеллект»

   Как машины думают? Математические основы машинного обучения [Артем Демиденко] + Линейная алгебра и математический анализ [Надежда Королёва]

   Артем Демиденко

   Мир находится в центре революции, движущейся искусственным интеллектом. Машины, наделенные возможностью учиться и принимать решения, уже меняют нашу повседневную жизнь: от диагностики заболеваний и выдачи кредитов до открытия новых материалов и управления сложными системами. Но как на самом деле "думают" эти машины?

   Что известно об альтернативе

   • Формат: epub, fb2, fb3, ios.epub, mobi, pdf, txt, zip источник ↗︎
   Взнос 98 ₽ДоступноСкладчикСравнить условия ↗︎