⚡️ Математический roadmap для ML специалистов: от линала до теорвера Это подробный гайд по математическому фундаменту, необходимому для понимания работы алгоритмов «под капотом». Материал полезен тем, кто хочет углубиться в теорию дальше вызова .fit() в scikit-learn. Ключевые поинты: * Структура: Roadmap базируется на трех дисциплинах: 1. Linear Algebra: Язык описания данных и моделей (векторы, матрицы, тензоры). 2. Calculus: Инструментарий для обучения и оптимизации (производные, градиенты). 3. Probability Theory: Фреймворк для оценки неопределенности. Подход: Автор делает упор на интуицию, а не на заучивание формул. Гайд связывает абстрактную математику с конкретными ML-задачами - от понимания того, как работает Backpropagation и SGD, до причин взрыва градиентов и выбора функции потерь. 🔗 Читать полную версию: https://thepalindrome.org/p/the-roadmap-of-mathematics-for-machine-learning 🔗 Мат база на русском: https://stepik.org/course/226596/info @data_analysis_ml