Какая математика нужна в Data Science и Machine Learning? И нужна ли она вообще?
Обязательно, если вы хотите:
✅ Глубоко разбираться в алгоритмах и принципах анализа данных
✅ Понимать методы оптимизации, используемые для машинного обучения
✅ Сравнивать эффективность ML-моделей между собой
✅ Оценивать качество работы алгоритма ML
✅ Находить творческие решения сложных задач
Для всего этого нужна хорошая математическая база. А какая именно, вы узнаете на бесплатном вебинаре от онлайн-магистратуры УрФУ "Инженерия машинного обучения".
Подключайтесь на онлайн-трансляцию 27 июля в 17:00, чтобы:
🔹 Узнать, как регуляризировать задачу численного дифференцирования, чтобы даже real-world задачи решались
🔹 Научиться решать «нерешаемые» системы линейных уравнений
Мы ответим на все ваши вопросы и расскажем, как получить хороший фундамент для обучения и карьеры в сфере анализа данных.
Записывайтесь на вебинар по ссылке: https://u.to/Zvx8Gw
Обязательно, если вы хотите:
✅ Глубоко разбираться в алгоритмах и принципах анализа данных
✅ Понимать методы оптимизации, используемые для машинного обучения
✅ Сравнивать эффективность ML-моделей между собой
✅ Оценивать качество работы алгоритма ML
✅ Находить творческие решения сложных задач
Для всего этого нужна хорошая математическая база. А какая именно, вы узнаете на бесплатном вебинаре от онлайн-магистратуры УрФУ "Инженерия машинного обучения".
Подключайтесь на онлайн-трансляцию 27 июля в 17:00, чтобы:
🔹 Узнать, как регуляризировать задачу численного дифференцирования, чтобы даже real-world задачи решались
🔹 Научиться решать «нерешаемые» системы линейных уравнений
Мы ответим на все ваши вопросы и расскажем, как получить хороший фундамент для обучения и карьеры в сфере анализа данных.
Записывайтесь на вебинар по ссылке: https://u.to/Zvx8Gw