для сложных задач", но могу ошибаться, потому что в тот же день вместе с ней я "проглотил" ещё вторую книгу "Глубокое обучение на Python"), что машинное обучение не является теоретической дисциплиной и почти полностью основано на инженерных решениях, хотя и математика там важна, но не является определяющей всё (если я правильно понял).
В курсе от selfedu в первом же видео говорится, что чтобы изучать машинное обучение, необходимо знать математический анализ, линейную алгебру и математическую статистику.
На практике как?
ну то что ты перечислил это база вышмата, проходят за 1-2 курс в унике, ее знать конечно надо чтобы просто понимать о чем речь
ну пойди попробуй нейросеть написать, быстро поймешь что надо брать производные и делать преобразования фурье, все это можно не делать и пользоваться готовыми решениями, но для понимания работы придется узнать
Я пробовал сделать поверхностно обученную, с вручную определёнными весами. Не знаю, можно ли это назвать ИИ, но, в любом случае, это выглядит, как print('hello python')
Обсуждают сегодня