Топ-5 ошибок при изучении математики для ML

14 мая в 19:00 МСК пройдет бесплатный вебинар "Формула Байеса в ML" с Сергеем Жестковым. На вебинаре мы подарим скидку на курс и чек-лист с самопроверкой вашего уровня математики для ML, регистрация по ссылке: https://t.me/ml_insideBot?start=web140526 ________________________________________ Многие начинают изучать машинное обучение через библиотеки вроде sklearn или PyTorch и уверены, что всё понимают, пока модель не начинает вести себя непредсказуемо. В этот момент становится ясно: проблема не в коде, а в математике, которая за ним стоит. В этом видео разбираем ключевые ошибки, которые мешают действительно понять ML, и показываем, как выстроить обучение так, чтобы математика стала инструментом, а не барьером. Александр Дубейковский (ML-Engineer Авито, ex-Yandex, эксперт MLinside) подробно объясняет, какие подходы к изучению математики не работают. Он разбирает, почему университетский стиль обучения часто не подходит для ML, зачем нужна интуиция вместо заучивания формул, как связать математику с кодом и почему попытка сразу идти в deep learning без базы приводит к поверхностному пониманию. В конце вас ждет практический ориентир: какой уровень математики вам реально нужен и как его достичь. Кому будет полезно видео и почему * Новичкам в ML — чтобы не тратить месяцы на изучение математики “впустую” и сразу выстроить правильный подход * Тем, кто уже пишет модели, но не чувствует уверенности — чтобы понять, что именно происходит внутри алгоритмов * Тем, кто готовится к ML-собеседованиям — чтобы закрыть пробелы, которые часто проверяют на интервью * Практикующим специалистам — чтобы перестать воспринимать модели как “чёрный ящик” и лучше контролировать их поведение * Тем, кто застрял в обучении — чтобы понять, какие ошибки тормозят прогресс и как их исправить 18 мая у нас запускается второй поток курса по Математике для машинного обучения. Посмотреть программу можно на сайте: https://mlinside.ru/math-for-ml/?utm_source=youtube&utm_medium=social&utm_campaign=video_08_05_26 Или заполните форму и менеджер свяжется с вами: https://forms.yandex.ru/cloud/68ca97e8f47e7311c69c807f Подписывайтесь в Telegram на MLinside: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6 Таймкоды: 0:00 – Введение 0:52 – Ошибка №1 3:57 – Ошибка №2 5:00 – Ошибка №3 7:37 – Ошибка №4 8:30 – Ошибка №5 12:16 – Слово от Виктора Кантора 13:40 – Заключение #машинноеобучение #ml #математика #dataScience #python #deepLearning #искусственныйинтеллект #алгоритмы #обучение #mlinside