Бұл жазба автоматты түрде орыс тілінен аударылған. Russian
Біздің түлектер Machine Learning әлеміне енбес бұрын үйренуге (немесе есте сақтауға) арналған негізгі терминдердің тізімдерін дайындады.
1 .️ негізгі ұғымдар
* Шек және туынды
* Туындының геометриялық мағынасы
* Векторлық кеңістіктегі операциялар
* Матрицалық операциялар
* Сызықтық теңдеулер жүйесі
* Градиент, градиентті қолдану, градиенттің түсуі
* Ықтималдықтар теориясы және статистика:
- Кездейсоқ шама және ықтималдық
- Математикалық күту және дисперсия (дискретті және үздіксіз жағдайлар)
- Орташа квадраттық ауытқу
2. полез пайдалы ұғымдар
* Күрделі функцияның туындысы
* Экстремумды табу
* Екінші туынды және дөңес
* Сызықтық Тәуелсіздік
* Дәреже және анықтаушы
* Сенімділік аралықтары
Барлығын білу өте қолайлы, әйтпесе ML алгоритмдерін шығару кезінде бірқатар мәлімдемелер сенімге (аксиома ретінде) қабылдануы керек.
Action items
1. подготовки дайындық үшін чек парағын сақтаңыз
2. литерат әдебиеттер тізімін дайындауды ынталандыру үшін бізге ұнату 📚
#work #study
Наши выпускники подготовили списки базовых терминов, которые следует изучить (или вспомнить), прежде чем погружаться в мир Machine Learning.
1️⃣ Базовые понятия
* Предел и производная
* Геометрический смысл производной
* Операции в векторных пространствах
* Матричные операции
* Системы линейных уравнений
* Градиент, применение градиента, градиентный спуск
* Теория вероятностей и статистика:
— Случайная величина и вероятность
— Математическое ожидание и дисперсия (дискретный и непрерывный случаи)
— Среднеквадратическое отклонение
2️⃣ Полезные понятия
* Производная сложной функции
* Нахождение экстремума
* Вторая производная и выпуклость
* Линейная независимость
* Ранг и определитель
* Доверительные интервалы
Идеально знать все, иначе ряд утверждений при выводе алгоритмов ML нужно будет принимать (как аксиомы) на веру.
Action items
1️⃣ Сохранить чек-лист для подготовки
2️⃣ Поставить нам лайк для мотивации подготовки списка литературы 📚
#work #study
Автордың басқа жазбалары
Share
