Математика Data Science для врачей. Solver Sag & SAGA.

⚠️ ВАЖНОЕ УСЛОВИЕ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА Курс проходит в последовательном формате. Уроки и главы открываются постепенно: следующий материал становится доступен после прохождения предыдущих уроков и выполнения проверочных тестов. Покупка курса предоставляет доступ к обучению, но не означает одновременное открытие всех уроков и глав сразу. Все видеоматериалы обязательны к просмотру, в них может содержаться информация для прохождения тестов. 🟥🟨🟩Революция в ML.От «чёрного ящика» к полному пониманию математики машинного обучения через реверс-инжиниринг ML-модели. Вывод с нуля всех формул + Python.Меня зовут Руслан Сенаторов и в 2025 году я разработал новую систему обучения в области Data Science. Вместо традиционного "сверху вниз через теорию" мы начинаем с готовых решений в scikit-learn и разбираем их "изнутри",чтобы понять принципы работы и математику которая лежит в их основе с полного нуля.Это позволяет значительно сократить время обучения 10 СФЕР ПРИМЕНЕНИЯ SAG/SAGA: Линейная и Ridge-регрессия на больших данных Логистическая регрессия для классификации Высокомерные разреженные данные (sparse ML) Обучение моделей с L1-регуляризацией Online / streaming-обучение (квази-online) Large-scale convex optimization Рекомендательные системы (линейные модели) Компьютерное зрение (линейные классификаторы) Скоринговые карты, стресс-тесты Научные вычисления ОСОБЕННОСТИ КУРСА: Разбор коммерческого кода действующих проектов по Data Science с сайта kaggle.com Способность понимать SAGA в "методы редукции дисперсии" в учебнике от Школы Анализа Данных(ШАД) Яндекс education.yandex.ru/handbook/ml/article/shodimost-sgd Глубокое понимание раздела "SAG": http://www.machinelearning.ru/wiki/images/b/b6/ChabanenkoImplicitSagSlides.pdf Способность начать понимать научную статью: https://inria.hal.science/hal-00860051/document Применения знаний на новейших моделях машинного обучения и нейросетей на сайте архив: arxiv.org/list/stat.ML/recent Способность понимать лекции от Воронцова К.В. http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Участник:Vokov Адаптация полученных знаний по математике и программированию под специфику бизнеса вашего работодателя или стартапа. Навык выведения математических формул с нуля Имплементация математических формул в Python Глубокое понимание математики которая используется в Python Фундаментальное понимание алгоритма SAG Фундаментальные знания для подготовки к собеседованию в Data Science Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по Машинному Обучению в Python и МАТЕМАТИКЕ! Курс разработан с акцентом на простой и понятный вход в машинное обучение — без необходимости сразу углубляться в сложную математику. Теоретическая база вводится постепенно, по мере необходимости, что делает обучение комфортным даже для тех, кто не имеет технического образования. Многие участники с гуманитарным бэкграундом успешно проходят курс и отмечают это в своих отзывах. Если в процессе обучения у вас возникнут вопросы, вы можете задать их в группу телеграм — я, как автор курса, регулярно просматриваю комментарии и с радостью помогу вам разобраться В этом курсе Вы изучите следующие темы: Введение в алгоритм SAG + Реверс-инжиниринг scikit-learn. Минимизация эмперического риска.Градиентный спуск,Стохастический Тестирование Анализ схождения стохастических и детерминированных методов Анализ схождения SAG vs LBFGS vs Координатные методы Сильная выпуклость и просто выпуклость Условия сходимости SAG Концепция алгоритма SAG Аналитический разбор алгоритма SAG Считаем вручную SAG L-Липшицев градиент. Собственные числа. Матрица Гессе. Структура SAG методов Смещённая оценка градиента SVRG SAGA и много другое! Курс сопровождается набором Jupyter Notebook — с примерами кода и подробными пояснениями. Для каждой лекции подготовлен отдельный блокнот, структурированный по разделам курса. Это позволяет не только смотреть видео, но и быстро находить нужную информацию в текстовом виде — удобно для повторения и навигации по материалу. Курс доступен без ограничений по времени: вы можете проходить его в удобном для себя темпе. Присоединяйтесь к обучению и развивайте свои навыки — добро пожаловать на курс!